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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