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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