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
中新网原创专题节目《中国风》
“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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