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
中国首台新型智能重载电力机车下线
“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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