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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