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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