論文の概要: The Economic Implications of Large Language Model Selection on Earnings and Return on Investment: A Decision Theoretic Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17637v1
- Date: Mon, 27 May 2024 20:08:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 23:11:29.094857
- Title: The Economic Implications of Large Language Model Selection on Earnings and Return on Investment: A Decision Theoretic Model
- Title（参考訳）: 大規模言語モデル選択の経済的意味と投資への回帰:決定理論モデル
- Authors: Geraldo Xexéo, Filipe Braida, Marcus Parreiras, Paulo Xavier,
- Abstract要約: 我々は、異なる言語モデルによる金銭的影響を比較するために、決定論的アプローチを用いる。
この研究は、より高価なモデルの優れた精度が、特定の条件下でどのようにしてより大きな投資を正当化できるかを明らかにしている。
この記事では、テクノロジの選択を最適化しようとしている企業のためのフレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Selecting language models in business contexts requires a careful analysis of the final financial benefits of the investment. However, the emphasis of academia and industry analysis of LLM is solely on performance. This work introduces a framework to evaluate LLMs, focusing on the earnings and return on investment aspects that should be taken into account in business decision making. We use a decision-theoretic approach to compare the financial impact of different LLMs, considering variables such as the cost per token, the probability of success in the specific task, and the gain and losses associated with LLMs use. The study reveals how the superior accuracy of more expensive models can, under certain conditions, justify a greater investment through more significant earnings but not necessarily a larger RoI. This article provides a framework for companies looking to optimize their technology choices, ensuring that investment in cutting-edge technology aligns with strategic financial objectives. In addition, we discuss how changes in operational variables influence the economics of using LLMs, offering practical insights for enterprise settings, finding that the predicted gain and loss and the different probabilities of success and failure are the variables that most impact the sensitivity of the models.
- Abstract（参考訳）: ビジネスコンテキストにおける言語モデルの選択には、投資の最終的な経済的利益を慎重に分析する必要がある。
しかし、LLMの学術的重要性と産業分析は、単に性能にのみ焦点が当てられている。
この研究は、LCMを評価するためのフレームワークを導入し、収益に焦点を当て、ビジネス意思決定において考慮すべき投資面を返却する。
我々は、トークン当たりのコスト、特定のタスクの成功確率、LLMの使用に伴う利得と損失などの変数を考慮して、異なるLCMの金銭的影響を比較するために決定論的アプローチを用いる。
この研究は、より高価なモデルの優れた精度が、特定の条件下では、より重要な利益によってより大きな投資を正当化するが、必ずしも大きなRoIを正当化するとは限らないことを明らかにしている。
この記事では、最先端技術への投資が戦略的金融目標と一致していることを保証するため、テクノロジの選択を最適化したい企業のためのフレームワークを提供する。
さらに、運用変数の変化がLLMの経済性にどのように影響するかを論じ、企業環境に対する実践的な洞察を提供し、予測される利得と損失、そして成功と失敗の確率がモデルの感度に最も影響を与える変数であることを見出した。
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