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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