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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