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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