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
东西问·中外对话|“在绿色发展方面,中国一直在发挥引领作用”
“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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