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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