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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