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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