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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