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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