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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