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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