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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