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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