論文の概要: Strategic Prompt Pricing for AIGC Services: A User-Centric Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18168v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 18:41:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:34:28.002132
• Title: Strategic Prompt Pricing for AIGC Services: A User-Centric Approach
• Title（参考訳）: AIGCサービスの戦略的プロンプト価格:ユーザ中心アプローチ
• Authors: Xiang Li, Bing Luo, Jianwei Huang, Yuan Luo,
• Abstract要約: 現在のアプローチでは、生成AIモデルの選択と活用において、ユーザの戦略的2段階の決定プロセスを見落としている。 本稿では,迅速なエンジニアリングにおけるユーザのさまざまな能力を捉える理論的枠組みである即時あいまいさを導入する。 当社のOPPアルゴリズムは,既存の価格設定機構と比較して,プラットフォームペイオフの最大31.72%の改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.554792002413798
• License:
• Abstract: The rapid growth of AI-generated content (AIGC) services has created an urgent need for effective prompt pricing strategies, yet current approaches overlook users' strategic two-step decision-making process in selecting and utilizing generative AI models. This oversight creates two key technical challenges: quantifying the relationship between user prompt capabilities and generation outcomes, and optimizing platform payoff while accounting for heterogeneous user behaviors. We address these challenges by introducing prompt ambiguity, a theoretical framework that captures users' varying abilities in prompt engineering, and developing an Optimal Prompt Pricing (OPP) algorithm. Our analysis reveals a counterintuitive insight: users with higher prompt ambiguity (i.e., lower capability) exhibit non-monotonic prompt usage patterns, first increasing then decreasing with ambiguity levels, reflecting complex changes in marginal utility. Experimental evaluation using a character-level GPT-like model demonstrates that our OPP algorithm achieves up to 31.72% improvement in platform payoff compared to existing pricing mechanisms, validating the importance of user-centric prompt pricing in AIGC services.
• Abstract（参考訳）: AI生成コンテンツ(AIGC)サービスの急速な成長は、効果的な価格戦略の急激なニーズを生み出しているが、現在のアプローチでは、生成AIモデルの選択と利用において、ユーザの戦略的2段階の決定プロセスを見落としている。 この監視は、ユーザプロンプト機能と生成結果の関係を定量化することと、不均一なユーザの振る舞いを考慮に入れながらプラットフォームペイオフを最適化する、という2つの重要な技術的課題を生み出します。 本稿では,迅速なエンジニアリングにおけるユーザのさまざまな能力を捉える理論フレームワークであるpromise ambiguityを導入し,OPP(Optimal Prompt Pricing)アルゴリズムを開発することにより,これらの課題に対処する。 本分析では,非モノトニックなプロンプトの使用パターンを呈し,次にアンビグニティレベルを低下させ,限界効用における複雑な変化を反映して,より高速なアンビグニティ(すなわち低能力)を持つユーザに対して,非モノトニックなプロンプトの使用パターンを提示する。 文字レベルのGPTライクなモデルを用いた実験的評価では、OPPアルゴリズムが既存の価格設定メカニズムと比較して最大31.72%の改善を実現し、AIGCサービスにおけるユーザ中心の迅速な価格設定の重要性が検証された。

関連論文リスト

• Fast or Better? Balancing Accuracy and Cost in Retrieval-Augmented Generation with Flexible User Control [52.405085773954596]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル幻覚を緩和するための強力なアプローチとして登場した。 既存のRAGフレームワークは、しばしば無差別に検索を適用し、非効率な再検索につながる。 本稿では,精度・コストのトレードオフを動的に調整できる新しいユーザ制御可能なRAGフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:56:20Z)
• Intelligent Mobile AI-Generated Content Services via Interactive Prompt Engineering and Dynamic Service Provisioning [55.641299901038316]
  AI生成コンテンツは、ネットワークエッジで協調的なMobile AIGC Service Providers(MASP)を編成して、リソース制約のあるユーザにユビキタスでカスタマイズされたコンテンツを提供することができる。 このようなパラダイムは2つの大きな課題に直面している: 1) 生のプロンプトは、ユーザーが特定のAIGCモデルで経験していないために、しばしば生成品質が低下する。 本研究では,Large Language Model (LLM) を利用してカスタマイズしたプロンプトコーパスを生成する対話型プロンプトエンジニアリング機構を開発し,政策模倣に逆強化学習(IRL)を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T03:05:20Z)
• Algorithmic Content Selection and the Impact of User Disengagement [19.14804091327051]
  デジタルサービスはコンテンツ選択において根本的なトレードオフに直面している。 ユーザーエンゲージメントを維持するという長期的なメリットに対して、ハイリワードコンテンツから得た即時収益をバランスさせなければならない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T00:43:06Z)
• Expert with Clustering: Hierarchical Online Preference Learning Framework [4.05836962263239]
  Expert with Clustering (EWC)は、クラスタリングのテクニックと予測を専門家のアドバイスと統合した階層的なコンテキスト的バンディットフレームワークである。 EWCはLinUCBベースラインと比較して後悔を27.57%減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T18:44:49Z)
• LMaaS: Exploring Pricing Strategy of Large Model as a Service for Communication [11.337245234301857]
  有料サービスモードは、LM(Large Model as a Service)と呼ばれるこの文脈に適していると我々は主張する。 本稿では,顧客の将来的なレンタル決定を推論することで,大規模モデルの価格を反復的に最適化する反復モデル価格(IMP)アルゴリズムを提案する。 第2ステップでは、ロバストな選択とレンタルのアルゴリズムを設計することで、顧客の選択決定を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T07:19:19Z)
• Algorithmic Collusion or Competition: the Role of Platforms' Recommender Systems [2.2706058775017217]
  オンラインプラットフォームは通常、消費者が商品を発見し購入する方法に影響を与えるレコメンデーションシステムを展開する。 いくつかの重要なコンポーネントを統合する新しいゲームフレームワークを提案する。 収益最大化レコメンダシステムはアルゴリズムによる共謀を増大させるのに対し,ユーティリティ最大化レコメンダシステムは売り手間の競争力を高めていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T21:45:30Z)
• Online Learning under Budget and ROI Constraints via Weak Adaptivity [57.097119428915796]
  制約付きオンライン学習問題に対する既存の原始双対アルゴリズムは、2つの基本的な仮定に依存している。 このような仮定は、標準の原始双対テンプレートを弱適応的後悔最小化器で与えることによって、どのように回避できるのかを示す。 上記の2つの前提が満たされていない場合に保証される、世界の最高の保証を証明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T16:30:33Z)
• Sequential Information Design: Markov Persuasion Process and Its Efficient Reinforcement Learning [156.5667417159582]
  本稿では,逐次情報設計の新たなモデル,すなわちマルコフ説得過程(MPP)を提案する。 MPPのプランニングは、ミオピックレシーバーに同時に説得されるシグナルポリシーを見つけ、送信者の最適な長期累積ユーティリティを誘導する、というユニークな課題に直面している。 我々は,楽観主義と悲観主義の両原理の新たな組み合わせを特徴とする,実証可能な効率のよい非回帰学習アルゴリズム,Optimism-Pessimism Principle for Persuasion Process (OP4) を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T05:41:43Z)
• Low-Cost Algorithmic Recourse for Users With Uncertain Cost Functions [74.00030431081751]
  本稿では,ユーザ固有のコスト関数の概念を定式化し,ユーザのための行動可能なリコースを識別する新しい手法を提案する。 本手法は,強いベースライン法に比べて最大25.89パーセントのユーザを満足させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T19:49:35Z)
• Cost-Efficient Online Hyperparameter Optimization [94.60924644778558]
  実験の単一実行でヒトのエキスパートレベルのパフォーマンスに達するオンラインHPOアルゴリズムを提案します。 提案するオンラインhpoアルゴリズムは,実験の1回で人間のエキスパートレベルのパフォーマンスに到達できるが,通常のトレーニングに比べて計算オーバーヘッドは少ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T04:55:30Z)
• Learning Augmented Index Policy for Optimal Service Placement at the Network Edge [8.136957953239254]
  私たちは、意思決定者がエッジでホストする$ N$サービスのいずれかを選択する必要があるネットワークエッジでサービス配置の問題を検討します。 私たちの目標は、顧客の平均サービス配信遅延を最小限に抑える適応アルゴリズムを設計することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-10T23:54:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。