Экономика больших языковых моделей: Распределение токенов, дообучение и оптимальное ценообразование

Содержание

• 1 Введение
• 2 Теоретическая основа
  • 2.1 Постановка модели
  • 2.2 Неоднородность пользователей
• 3 Оптимальные механизмы ценообразования
  • 3.1 Двухкомпонентные тарифы
  • 3.2 Договорное и недоговорное распределение токенов
• 4 Техническая реализация
  • 4.1 Математическая формулировка
  • 4.2 Программная реализация
• 5 Экспериментальные результаты
• 6 Перспективные приложения
• 7 Оригинальный анализ
• 8 Ссылки

1 Введение

Генеративный ИИ и большие языковые модели (БЯМ) революционизируют области от научных исследований до творческих индустрий, но установление цен на доступ к этим инструментам представляет сложные экономические проблемы. В данной статье разрабатывается теоретическая основа для анализа оптимального ценообразования и проектирования продуктов БЯМ, учитывающая ключевые особенности, включая переменные операционные затраты, настройку моделей через дообучение и многомерную неоднородность пользователей.

2 Теоретическая основа

2.1 Постановка модели

Мы моделируем монопольного продавца, предлагающего несколько версий БЯМ через меню продуктов. Структура включает переменные затраты на обработку входных и выходных токенов, настройку через дообучение и разнообразные требования пользователей для различных задач.

2.2 Неоднородность пользователей

Пользователи демонстрируют многомерную неоднородность в требованиях к задачам и чувствительности к ошибкам. Ценность точности является частной информацией, отражающей разнообразные приложения — от генерации творческого контента до сложной аналитической работы.

3 Оптимальные механизмы ценообразования

3.1 Двухкомпонентные тарифы

Оптимальный механизм может быть реализован через меню двухкомпонентных тарифов с более высокими наценками для более активных пользователей. Это объясняет наблюдаемые в отрасли практики многоуровневого ценообразования, основанного на степени настройки модели и уровнях использования.

3.2 Договорное и недоговорное распределение токенов

Мы исследуем две контрактные среды: одну, в которой провайдер контролирует распределение токенов между задачами, и другую, где пользователи свободно распределяют токены. Оптимальная структура ценообразования зависит от того, является ли распределение токенов договорным, и сталкиваются ли пользователи с ограничениями по масштабу.

4 Техническая реализация

4.1 Математическая формулировка

Функция полезности пользователя определяется как: $U(\theta, q, t) = \theta \cdot v(q) - t$, где $\theta$ представляет тип пользователя, $q$ — качество (потребление токенов и уровень дообучения), а $t$ — платеж. Задача продавца — максимизировать доход при ограничениях совместимости стимулов и индивидуальной рациональности.

4.2 Программная реализация

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):
        # Реализация алгоритма оптимального ценообразования
        fixed_fees = []
        per_token_prices = []
        for theta in user_types:
            # Расчет оптимальных (F, p) для каждого типа пользователя
            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 Экспериментальные результаты

Структура демонстрирует, что пользователи со схожими агрегированными характеристиками ценности и масштаба выбирают схожие уровни дообучения и потребления токенов. Численное моделирование показывает, что многоуровневое ценообразование с двухкомпонентными тарифами увеличивает доход продавца на 15–30% по сравнению с единым ценообразованием, сохраняя при этом участие пользователей из разных сегментов.

6 Перспективные приложения

Экономическая структура может быть расширена для анализа новых приложений БЯМ, включая генерацию с дополнением извлечением данных, цепочечные рассуждения и мультимодальные модели. Перспективные направления исследований включают конкурентные рынки, динамическое ценообразование и последствия для благосостояния различных структур ценообразования.

7 Оригинальный анализ

Данная статья вносит значительный вклад в экономику искусственного интеллекта, формализуя проблему ценообразования для больших языковых моделей. Структура авторов связывает микроэкономическую теорию с практическим проектированием ИИ-услуг, заполняя критический пробел в литературе. По сравнению с традиционными моделями ценообразования на программное обеспечение, БЯМ представляют уникальные сложности из-за их переменных операционных затрат и многомерной природы неоднородности пользователей. Акцент статьи на двухкомпонентных тарифах согласуется с наблюдаемыми отраслевыми практиками таких провайдеров, как OpenAI и Anthropic, которые применяют многоуровневое ценообразование на основе уровней использования и возможностей моделей.

Теоретический подход основывается на литературе по дизайну механизмов, в частности на работе Майерсона (1981) по оптимальному дизайну аукционов, но расширяет ее на контекст ИИ-услуг с непрерывными измерениями качества. Различие между договорным и недоговорным распределением токенов дает важные инсайты для решений по проектированию платформ. Этот анализ дополняет технические исследования эффективности БЯМ, такие как работа над архитектурами «смеси экспертов», которые позволяют более детальное распределение ресурсов (Fedus et al., 2022).

С практической точки зрения, структура помогает объяснить, почему мы наблюдаем такие разнообразные стратегии ценообразования на рынке ИИ-услуг. Находка о том, что активные пользователи сталкиваются с более высокими наценками, отражает стратегии ценообразования на основе ценности, наблюдаемые в корпоративном программном обеспечении, но с добавленной сложностью ограничений ресурсов на основе токенов. Как отмечено в Отчете индекса ИИ Стэнфорда за 2024 год, вычислительные затраты на запуск больших моделей остаются существенными, что делает оптимальное ценообразование критически важным для устойчивого предоставления услуг.

Ограничения статьи включают ее фокус на монопольные условия, оставляя конкурентную динамику для будущих работ. Кроме того, модель предполагает совершенную информацию о структурах затрат, что на практике может не выполняться. Тем не менее, это исследование закладывает прочную основу для понимания экономических принципов, лежащих в основе проектирования услуг БЯМ, и, вероятно, повлияет как на академические исследования, так и на отраслевую практику по мере дальнейшего развития ИИ-услуг.

8 Ссылки

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.