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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