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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