Modello economico collega il scaling degli LLM all'ottimizzazione del profitto

Un nuovo articolo su arXiv sviluppa un modello economico per analizzare se il scaling dei grandi modelli linguistici (LLM) possa essere ottimale in termini di profitto. Gli autori combinano le leggi di scaling con la teoria microeconomica per caratterizzare il comportamento razionale di un'impresa. Modellano che l'aumento dei parametri e dei token di addestramento migliora la qualità degli LLM, che a sua volta guida l'adozione da parte di consumatori con diverse soglie di qualità. Tuttavia, questi miglioramenti aumentano anche i costi di addestramento e inferenza. Il lavoro affronta il divario tra i guadagni di qualità noti dallo scaling e le implicazioni incerte sui ricavi. Il modello formalizza il compromesso tra adozione guidata dalla qualità e aumento dei costi, con l'obiettivo di determinare la scala ottimale per la massimizzazione del profitto. L'articolo è un contributo teorico all'intersezione tra IA ed economia.