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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