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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