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
习言道|强大的中国绝不是世界的威胁
“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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