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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