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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