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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