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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