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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