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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