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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