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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