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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