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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