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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