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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