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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