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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