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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