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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