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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