大模型价格进入“厘”时代,豆包大模型定价每千tokens仅0.8厘

AI之豆包大模型从零开始的简单使用 这个网站 https://subrise.co 有几十万的数据需要通过AI来进行数据的分析和内容生成,本来选择的 gpt-4o-mini这个模型,但是需要分析的数据量有点大,算下来费用有点高,所以就选择了国内的豆包Doubao-lite-32k大模型,费用降低了一半,效果也还可以,而且豆包兼容openai的sdk,代码上不需要有太多的改动。 阅读详情

大模型的性价比之战已经来到了新的阶段。

5月15日,2024火山引擎FORCE原动力大会上,火山引擎总裁谭待宣布,字节跳动内部自研的豆包大模型正式在火山引擎上对外开放服务。

豆包大模型在价格上主打“极致性价比”:豆包通用模型pro-32k版,推理输入价格0.0008元/千tokens,较行业价格低99.3%。一元钱能买到豆包主力模型的125万tokens,相当于三本《三国演义》的输入量。

谭待认为,降低成本是推动大模型快进到“价值创造阶段”的一个关键因素。过去一年时间中,许多企业已经从探索尝试大模型,到成功将大模型与核心业务流结合。不论是探索阶段的小场景试错环节,还是大流量的核心业务流结合环节,大模型成本高昂问题始终是制约大模型在千行百业落地的关键要素之一。

除了成本,企业大模型落地过程中还可能面临的模型效果差、信息安全、算法实践经验少等问题,大模型服务平台火山方舟2.0版本提出了更具体的解决方案,其平台模型效果、核心插件、系统性能和平台体验层面全面升级。

在大会前的采访中,火山引擎智能算法负责人、火山方舟负责人吴迪向机器之心透露,根据字节跳动内部的判断,当前阶段已经处在大模型规模化落地的爆发前夕,预计2024年年底或者2025年初,企业对大模型的调用量将出现一个陡峭上升、流量激增的拐点。

吴迪认为,在大模型整体落地走向拐点的过程中,模型效果、系统承载力以及性价比三个重要痛点将会更加明显,火山方舟未来也将在这三方面持续发力。

模型效果提升,支持日千亿级别tokens调用量

模型的性能和效果是制约许多企业创新场景的首要条件。作为大模型服务平台,火山方舟平台在模型上希望打造一个“精品模型商店”。根据吴迪的说法,跟去年相比,火山方舟平台在模型的上架上,呈现更加严谨和收缩的态势。“只选择最优秀的闭源大模型,以及能够持续发展的开源大模型”。

在这次的火山引擎FORCE原动力大会上,字节跳动内部的豆包大模型首次面世,而火山方舟将是豆包大模型的唯一使用入口。

字节跳动向外一次性推出了豆包大模型的全系列模型,包括豆包通用模型pro/lite、角色扮演模型、语音合成模型、语音识别模型、声音复刻模型、Function call模型、文生图模型以及向量化模型。

不同模型面向不同的场景需求。在通用需求上,豆包通用模型pro版能够提供更加专业且泛化的能力,窗口尺寸最大可达128K,全系列可精调,具备强理解、生成、逻辑和记忆力,在问答、总结摘要、创作、文本分类、角色扮演等通用场景具备全面通用的能力。而lite版,则面向更追求性价比的客户,更加轻量。

其他细分场景模型支持和加强单一细分场景的能力。比如,角色扮演模型极大地加强了模型在角色扮演方面的能力,能够支持老师、朋友、宠物等角色的扮演需求;语音合成模型拥有超自然语音合成能力,做到5s声音克隆,支持听书、陪伴交互等场景;语音识别模型,支持多语种复杂场景语言识别需求,相比小模型识别错误率降低30%,在音乐、科技、教育、医疗等垂直领域识别错误率降低50%以上。

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经过过去一年的内部打磨,豆包大模型从1.0进化到3.0,在字节跳动内部被用于办公智能助手、电商导购、售后客服、营销创作、数据智能分析、编程助手等等50余个业务场景,日调用量达到1200亿tokens(约1800亿汉字),图片生成量超过3000万张。目前由豆包大模型支持的AI应用助手豆包APP累计下载量超过1亿,桌面+App双端月活用户量260

字节豆包升格业务主干:大模型竞争进入产品化与生态建设深水区 大模型作为人工智能领域的核心技术,其原理基于海量数据预训练和Transformer架构,通过注意力机制捕捉长距离依赖关系,从而具备强大的语言理解和生成能力。这项技术的核心价值在于将通用智能能力转化为实际生产力,推动各行各业的智能化转型。当前,大模型的应用场景已从早期的技术演示迅速扩展到代码生成、内容创作、智能客服、企业知识库等多个领域。随着技术逐渐成熟,行业竞争焦点正从参数规模和榜单排名,转向产品化能力、商业化闭环和开发者生态建设。在这一背景下,模型微调与私有化部署成为企业落地的关键技术需求,它们使得大模型 阅读详情

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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