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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