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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