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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