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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