火山引擎谭待:大模型的超低定价,来自对技术的信心
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本文转自:中新网
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“降价的基本逻辑是%*##,我们有信心用技术手段降低成本#@*@#,市场也需要更低价的大模型%%#%*。”
5月15日%*%%,字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布*%。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时#*,谈到了大模型的定价策略%@%。
豆包大模型的超低价格引发行业震动*@。据悉%**%,豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens%#@#,比行业便宜99.3%##。对此#%,谭待坦言%**,“降价是用技术优化成本来实现的@%#。如果只是补贴#@#,用亏损换收入是不可持续的%*@,火山引擎不会走这条路@#。”
据介绍*@,大模型推理成本的优化%#%,技术上有很多手段%#*%。首先是模型本身#%*,模型结构、训练方法都可以持续改进@@,包括业界很关注的MoE(混合专家模型)#%%*,就是优化推理成本很好的解决方案#%%@。
其次是工程上的优化@#。大模型的调用量越大#%#*,优化推理成本的空间也越大%@#@。以前的模型都是单机推理##%%,大模型用的是分布式推理***@#。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好##,推理成本就会大大降低%%%*。
谭待进一步解释说*@%*%,豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片%%#%#,这里有不同的负载@%*##,可以把不同任务混合在一起%@@,互相错峰*#@,通过智能调度把它们的利用率都跑得很高##*%#,就能极大地提升资源利用率%%#*%,实现整体成本的优化***%。
另外以字节内部业务为例#%@@,飞书的主要流量高峰在工作时间%@#@#,抖音在下班后休闲时间的流量更高%%,这些不同业务的大模型推理#*,也能根据业务特点错峰使用@%*,就可以降低成本**。
对于“大模型开始价格战”的说法@**@,谭待认为@#%,大模型市场仍在发展初期#*@#,远远没到激烈竞争的阶段#@。“池塘有多大%%,鱼就有多大@*@##,现在整个池塘还在培养的过程@*@*。”
“一个人现在创业@#,如果要花1万块钱调用大模型*#*##,可能会觉得有点贵%##@。我们把价格降到1%都不到***,100块钱就能用起来@*@#,他的想法也就更容易尝试@%##%。”谭待表示%##@%,企业的AI转型充满不确定性@@**,试错成本要尽量低@@%%,才能更快更多地实现大模型的应用落地##*%,从而让整个行业受益#%#**。
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