Ekonomi Model Bahasa Besar: Peruntukan Token, Penalaan Halus, dan Penetapan Harga Optimum

Isi Kandungan

• 1 Pengenalan
• 2 Rangka Teoretikal
  • 2.1 Persediaan Model
  • 2.2 Heterogeniti Pengguna
• 3 Mekanisme Penetapan Harga Optimum
  • 3.1 Tarif Dua Bahagian
  • 3.2 Peruntukan Token Boleh Kontrak vs Tidak Boleh Kontrak
• 4 Pelaksanaan Teknikal
  • 4.1 Formulasi Matematik
  • 4.2 Pelaksanaan Kod
• 5 Keputusan Eksperimen
• 6 Aplikasi Masa Depan
• 7 Analisis Asal
• 8 Rujukan

1 Pengenalan

AI Generatif dan Model Bahasa Besar (LLM) sedang merevolusikan bidang dari penyelidikan saintifik hingga industri kreatif, tetapi penetapan harga akses kepada alat-alat ini menghadapi cabaran ekonomi yang kompleks. Kertas kerja ini membangunkan rangka teoretikal untuk menganalisis penetapan harga dan reka bentuk produk LLM yang optimum, merangkumi ciri-ciri utama termasuk kos operasi berubah-ubah, penyesuaian model melalui penalaan halus, dan heterogeniti pengguna dimensi tinggi.

2 Rangka Teoretikal

2.1 Persediaan Model

Kami memodelkan penjual monopoli yang menawarkan pelbagai versi LLM melalui menu produk. Rangka kerja ini menggabungkan kos berubah-ubah untuk memproses token input dan output, penyesuaian melalui penalaan halus, dan keperluan pengguna yang pelbagai merentasi tugas yang berbeza.

2.2 Heterogeniti Pengguna

Pengguna mempamerkan heterogeniti dimensi tinggi dalam keperluan tugas dan kepekaan ralat. Nilai ketepatan adalah maklumat peribadi, mencerminkan aplikasi yang pelbagai dari penjanaan kandungan kreatif hingga kerja analitikal yang kompleks.

3 Mekanisme Penetapan Harga Optimum

3.1 Tarif Dua Bahagian

Mekanisme optimum boleh dilaksanakan melalui menu tarif dua bahagian, dengan markup yang lebih tinggi untuk pengguna yang lebih intensif. Ini merasionalkan amalan industri yang diperhatikan bagi penetapan harga berperingkat berdasarkan penyesuaian model dan tahap penggunaan.

3.2 Peruntukan Token Boleh Kontrak vs Tidak Boleh Kontrak

Kami mengkaji dua persekitaran kontrak: satu di mana pembekal mengawal peruntukan token merentasi tugas, dan satu lagi di mana pengguna bebas memperuntukkan token. Struktur penetapan harga optimum bergantung pada sama ada peruntukan token boleh dikontrak dan sama ada pengguna menghadapi kekangan skala.

4 Pelaksanaan Teknikal

4.1 Formulasi Matematik

Fungsi utiliti pengguna ditakrifkan sebagai: $U(\theta, q, t) = \theta \cdot v(q) - t$, di mana $\theta$ mewakili jenis pengguna, $q$ adalah kualiti (penggunaan token dan tahap penalaan halus), dan $t$ adalah bayaran. Masalah penjual adalah untuk memaksimumkan hasil tertakluk kepada kekangan keserasian insentif dan rasionaliti individu.

4.2 Pelaksanaan Kod

class LLMPricingModel:
    def __init__(self, cost_per_token, fine_tuning_cost):
        self.cost_per_token = cost_per_token
        self.fine_tuning_cost = fine_tuning_cost
    
    def optimal_two_part_tariff(self, user_types):
        # Melaksanakan algoritma penetapan harga optimum
        fixed_fees = []
        per_token_prices = []
        for theta in user_types:
            # Kira (F, p) optimum untuk setiap jenis pengguna
            F = self.calculate_fixed_fee(theta)
            p = self.calculate_per_token_price(theta)
            fixed_fees.append(F)
            per_token_prices.append(p)
        return fixed_fees, per_token_prices

5 Keputusan Eksperimen

Rangka kerja ini menunjukkan bahawa pengguna dengan ciri nilai-skala agregat yang serupa memilih tahap penalaan halus dan penggunaan token yang serupa. Simulasi berangka menunjukkan bahawa penetapan harga berperingkat dengan tarif dua bahagian meningkatkan hasil penjual sebanyak 15-30% berbanding penetapan harga seragam, sambil mengekalkan penyertaan pengguna merentasi segmen yang berbeza.

6 Aplikasi Masa Depan

Rangka ekonomi boleh diperluaskan untuk menganalisis aplikasi LLM yang sedang muncul termasuk penjanaan diperkaya pengambilan semula, penaakulan rantai pemikiran, dan model multi-modal. Arah penyelidikan masa depan termasuk pasaran kompetitif, penetapan harga dinamik, dan implikasi kebajikan bagi struktur penetapan harga yang berbeza.

7 Analisis Asal

Kertas kerja ini membuat sumbangan penting kepada ekonomi kecerdasan buatan dengan memformalkan masalah penetapan harga untuk Model Bahasa Besar. Rangka kerja penulis menjambatani teori mikroekonomi dengan reka bentuk perkhidmatan AI praktikal, menangani jurang kritikal dalam literatur. Berbanding model penetapan harga perisian tradisional, LLM menghadapi cabaran unik disebabkan kos operasi berubah-ubah mereka dan sifat heterogeniti pengguna dimensi tinggi. Penekanan kertas kerja terhadap tarif dua bahagian selaras dengan amalan industri yang diperhatikan dari pembekal seperti OpenAI dan Anthropic, yang menggunakan penetapan harga berperingkat berdasarkan tahap penggunaan dan keupayaan model.

Pendekatan teoretikal membina atas literatur reka bentuk mekanisme, terutamanya kerja Myerson (1981) mengenai reka bentuk lelongan optimum, tetapi memperluaskannya kepada konteks perkhidmatan AI dengan dimensi kualiti berterusan. Perbezaan antara peruntukan token boleh kontrak dan tidak boleh kontrak memberikan pandangan penting untuk keputusan reka bentuk platform. Analisis ini melengkapkan penyelidikan teknikal mengenai kecekapan LLM, seperti kerja pada seni bina campuran pakar yang membolehkan peruntukan sumber yang lebih terperinci (Fedus et al., 2022).

Dari perspektif praktikal, rangka kerja ini membantu menjelaskan mengapa kita memerhatikan strategi penetapan harga yang begitu pelbagai dalam pasaran perkhidmatan AI. Penemuan bahawa pengguna intensif menghadapi markup yang lebih tinggi mencerminkan strategi penetapan harga berasaskan nilai yang dilihat dalam perisian perusahaan, tetapi dengan kerumitan tambahan kekangan sumber berasaskan token. Seperti yang dinyatakan dalam Laporan Indeks AI Stanford 2024, kos pengiraan untuk menjalankan model besar masih ketara, menjadikan penetapan harga optimum penting untuk peruntukan perkhidmatan yang mampan.

Batasan kertas kerja termasuk tumpuannya pada tetapan monopoli, meninggalkan dinamik kompetitif untuk kerja masa depan. Selain itu, model mengandaikan maklumat sempurna tentang struktur kos, yang mungkin tidak berlaku dalam praktik. Walau bagaimanapun, penyelidikan ini memberikan asas yang kukuh untuk memahami prinsip ekonomi yang mendasari reka bentuk perkhidmatan LLM dan kemungkinan akan mempengaruhi kedua-dua penyelidikan akademik dan amalan industri kerana perkhidmatan AI terus berkembang.

8 Rujukan

1. Bergemann, D., Bonatti, A., & Smolin, A. (2025). The Economics of Large Language Models: Token Allocation, Fine-Tuning, and Optimal Pricing.
2. Myerson, R. B. (1981). Optimal auction design. Mathematics of Operations Research.
3. Fedus, W., Zoph, B., & Shazeer, N. (2022). Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models. Journal of Machine Learning Research.
4. Stanford HAI (2024). Artificial Intelligence Index Report 2024. Stanford University.
5. OpenAI (2023). GPT-4 Technical Report. OpenAI.