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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