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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