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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