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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