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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