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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