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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