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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