说得好! 中国公司习惯了别人做技术创新,我们拿过来做应用变现,但这并非是一种理所
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说得好! 中国公司习惯了别人做技术创新,我们拿过来做应用变现,但这并非是一种理所
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发表于 2025-01-31 07:55:26 东方财富Android版 发布于 陕西
说得好! 中国公司习惯了别人做技术创新,我们拿过来做应用变现,但这并非是一种理所
说得好!
中国公司习惯了别人做技术创新,我们拿过来做应用变现,但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里,我们的出发点,就不是趁机赚一笔,而是走到技术的前沿,去推动整个生态发展。
发表于 2025-01-31 07:36:12 发布于 江西

没想到价格让大家这么敏感。我们只是按照自己的步调来做事,然后核算成本定价。我们的原则是不贴钱,也不赚取暴利。这个价格也是在成本之上稍微有点利润。我们不是有意成为一条鲶鱼,只是不小心成了一条鲶鱼。

智谱 AI 降的是一个入门级产品,和我们同级别的模型仍然收费很贵。字节是真正第一个跟进的。旗舰模型降到和我们一样的价格,然后触发了其它大厂纷纷降价。因为大厂的模型成本比我们高很多,所以我们没想到会有人亏钱做这件事,最后就变成了互联网时代的烧钱补贴的逻辑。

抢用户并不是我们的主要目的。我们降价一方面是因为我们在探索下一代模型的结构中,成本先降下来了,另一方面也觉得无论 API,还是 AI,都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。

如果目标是做应用,那沿用 Llama 结构,短平快上产品也是合理选择。但我们目的地是 AGI,这意味着我们需要研究新的模型结构,在有限资源下,实现更强的模型能力。这是 scale up 到更大模型所需要做的基础研究之一。

除了模型结构,我们还做了大量其他的研究,包括怎么构造数据,如何让模型更像人类等,这都体现在我们发布的模型里。另外,Llama 的结构,在训练效率和推理成本上,和国外先进水平估计也已有两代差距。

我们估计,国内最好的水平和国外最好的相比,模型结构和训练动力学上可能有一倍的差距,光这一点我们要消耗两倍的算力才能达到同样效果。另外数据效率上可能也有一倍差距,也就是我们要消耗两倍的训练数据和算力,才能达到同样的效果。合起来就要多消耗 4 倍算力。我们要做的,正是不停地去缩小这些差距。

我们觉得现在最重要的是参与到全球创新的浪潮里去。过去很多年,中国公司习惯了别人做技术创新,我们拿过来做应用变现,但这并非是一种理所当然。这一波浪潮里,我们的出发点,就不是趁机赚一笔,而是走到技术的前沿,去推动整个生态发展。

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