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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