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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