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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