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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