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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