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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