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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