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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