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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