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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