Аукцион вычислений: как рыночные стимулы снижают эффективность больших языковых моделей

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что текущая модель ценообразования в сфере предоставления доступа к большим языковым моделям приводит к неоптимальному распределению вычислительных ресурсов.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Работа демонстрирует, что использование обратного аукциона по второй цене может выровнять стимулы поставщиков и максимизировать социальное благосостояние при использовании языковых моделей.

Несмотря на перспективность увеличения вычислительных затрат на этапе тестирования для повышения рассудительных способностей больших языковых моделей (LLM), текущая рыночная модель LLM-as-a-service создает стимулы для неоптимального использования ресурсов. В работе ‘Test-Time Compute Games’ показано, что провайдеры имеют финансовый интерес к увеличению объема вычислений, даже если это не приводит к существенному улучшению качества результатов. Для решения этой проблемы предлагается механизм обратного аукциона второй цены, позволяющий согласовать интересы провайдеров с общественным благосостоянием. Возможно ли, используя предложенный подход, создать более эффективный и справедливый рынок LLM-as-a-service?

Растущая Цена Рассуждений

Современные большие языковые модели, такие как Llama, Qwen и DeepSeek-R1, демонстрируют впечатляющие возможности в обработке информации и генерации текста. Однако, выполнение задач, требующих сложного логического мышления и анализа, по-прежнему сопряжено со значительными вычислительными затратами. Несмотря на прогресс в области архитектур и алгоритмов, сложность этих процессов требует огромных ресурсов — от мощных процессоров и большого объема памяти до значительного энергопотребления. В результате, даже относительно небольшие задачи, требующие последовательного применения логики и знаний, могут оказаться непомерно дорогими с экономической и экологической точек зрения, что ограничивает доступность и масштабируемость этих технологий.

По мере увеличения размеров языковых моделей, таких как Llama, Qwen и DeepSeek-R1, наблюдается снижение эффективности прироста вычислительных способностей. Несмотря на впечатляющие результаты, дальнейшее масштабирование моделей не приводит к пропорциональному улучшению сложных рассуждений. Этот процесс сопровождается существенным увеличением экономических затрат, связанных с приобретением и обслуживанием необходимой инфраструктуры, а также оказывает негативное воздействие на окружающую среду из-за высокого энергопотребления. В конечном итоге, простое наращивание размера моделей становится все менее эффективным и требует поиска альтернативных подходов к развитию искусственного интеллекта, ориентированных на оптимизацию существующих ресурсов и повышение энергоэффективности.

Анализ рынка услуг, предоставляемых большими языковыми моделями (LLM), выявил явление, известное как “Цена анархии”, равную 1.19. Этот показатель указывает на существенную неэффективность в распределении вычислительных ресурсов. Фактически, это означает, что общая стоимость выполнения задач с использованием LLM выше, чем могла бы быть при оптимальной координации и распределении нагрузки между различными поставщиками услуг. Такая неэффективность обусловлена конкуренцией между провайдерами, приводящей к дублированию ресурсов и отсутствию централизованного планирования. В результате, потребители несут дополнительные издержки, а общая экологическая нагрузка от вычислений возрастает. Исследование подчеркивает необходимость разработки механизмов для более эффективного управления ресурсами в сфере LLM-сервисов, что позволит снизить затраты и повысить устойчивость данной технологии.

Вычислительная Эффективность: Новый Рубеж

Вычислительные операции, выполняемые на этапе тестирования (Test-Time Compute), представляют собой подход к улучшению способностей к рассуждению больших языковых моделей (LLM) без необходимости экспоненциального увеличения количества параметров модели. Вместо увеличения размера модели, этот метод использует дополнительные вычисления во время процесса инференса для повышения точности и надежности результатов. Это достигается за счет выполнения нескольких прогонов модели с различными входными данными или параметрами, а затем агрегирования результатов, что позволяет модели более эффективно обрабатывать сложные задачи и снижать вероятность ошибок. Данный подход позволяет повысить производительность LLM при сохранении разумных вычислительных затрат и размеров модели.

Методы, такие как Best-of-n Sampling, Majority Voting и Chain-of-Thought, расширяют возможности больших языковых моделей (LLM) за счет выполнения целевых вычислений непосредственно в процессе инференса. Best-of-n Sampling генерирует несколько вариантов ответа, выбирая наилучший на основе заданной метрики. Majority Voting предполагает генерацию нескольких ответов и выбор наиболее часто встречающегося. Chain-of-Thought, в свою очередь, стимулирует LLM к последовательному рассуждению, генерируя промежуточные шаги вывода перед представлением конечного ответа. Все эти подходы позволяют повысить точность и надежность LLM без изменения архитектуры или количества параметров модели, используя вычислительные ресурсы во время работы.

Динамическое распределение вычислительных ресурсов в процессе инференса больших языковых моделей (LLM) позволяет оптимизировать производительность, адаптируя объем вычислений к сложности входных данных. В отличие от традиционных моделей с фиксированным объемом вычислений, данный подход позволяет направлять больше ресурсов на обработку сложных запросов и минимизировать затраты на простые. Такой механизм напоминает принципы работы биологических систем, где ресурсы распределяются в зависимости от текущей потребности, обеспечивая эффективное использование энергии и максимизируя производительность при изменяющихся условиях. Это позволяет добиться улучшения качества ответов без пропорционального увеличения размера модели и связанных с этим затрат.

В настоящее время методы, включающие Best-of-n Sampling, Majority Voting и Chain-of-Thought, всё шире внедряются на рынке ‘LLM-as-a-Service’ для оптимизации производительности и снижения затрат. Данные подходы позволяют динамически распределять вычислительные ресурсы в зависимости от сложности входных данных, что приводит к повышению эффективности обработки запросов и сокращению времени ответа. Внедрение этих методов позволяет поставщикам услуг LLM предлагать более экономичные решения без ущерба для качества генерируемого текста, что особенно важно в условиях растущего спроса на большие языковые модели и ограниченности ресурсов.

Проектирование Эффективных LLM-Рынков

Рынок LLM-услуг (Large Language Model-as-a-Service) в настоящее время характеризуется социальной неэффективностью, приводящей к потере общественного благосостояния на 19%. Данная неэффективность обусловлена отсутствием четких ценовых сигналов и недостаточной дифференциацией качества предоставляемых моделей. Отсутствие прозрачного ценообразования затрудняет для потребителей выбор оптимального соотношения цены и качества, что приводит к неоптимальному распределению ресурсов и снижению общей эффективности рынка. Недостаточная дифференциация качества усугубляет проблему, поскольку потребителям сложно оценить реальную ценность различных LLM-услуг, что препятствует формированию конкурентного ценообразования и стимулированию улучшения качества.

Для решения проблемы неэффективности рынка LLM-сервисов предлагается применение принципов теории игр, в частности, механизма обратного аукциона второй цены (Reverse Second-Price Auction). В этом механизме участники (поставщики LLM) делают ставки, отражающие их себестоимость предоставления услуг. Победитель (поставщик с наименьшей ставкой) получает контракт, но оплата производится по цене второй наименьшей ставки. Это стимулирует поставщиков предлагать высококачественное рассуждение по конкурентоспособным ценам, поскольку они максимизируют свою прибыль, предлагая истинную стоимость своих услуг. Механизм обеспечивает сходимость к равновесию Нэша, где ресурсы распределяются эффективно, а социальные издержки минимизируются.

Механизм обратного аукциона второй цены стимулирует поставщиков предлагать высококачественные рассуждения по конкурентоспособным ценам. В рамках данной модели каждый участник (поставщик) заинтересован в предоставлении наиболее точных и эффективных решений, чтобы выиграть аукцион, что приводит к снижению цен и повышению качества. Достигается Nash равновесие, при котором ни один участник не может улучшить свою позицию, изменив свою стратегию в одностороннем порядке. Это обеспечивает эффективное распределение ресурсов, поскольку спрос удовлетворяется наиболее квалифицированными и экономически выгодными поставщиками, максимизируя общую социальную выгоду и минимизируя потери, связанные с неоптимальным ценообразованием и дифференциацией качества.

Рынок больших языковых моделей (LLM) может быть формализован как ‘потенциальная игра’ (Potential Game), что обеспечивает его стабильность и предсказуемость. В рамках данной модели, каждый участник рынка максимизирует свою выгоду, основываясь на действиях других игроков, при этом существует функция потенциала, отражающая общую выгоду всех участников. Изменение стратегии одним игроком влияет только на его собственную выгоду и, возможно, на выгоду других игроков, но не изменяет структуру всей игры. Это означает, что система стремится к равновесию, где ни один игрок не может улучшить свою позицию, изменив свою стратегию в одиночку. В отличие от игр с более сложной динамикой, потенциальные игры гарантируют, что процесс достижения равновесия будет устойчивым и предсказуемым, что критически важно для эффективного функционирования рынка LLM.

Оценка Рассуждений и Эффективности Рынка

Для объективной оценки способностей больших языковых моделей (LLM) к рассуждениям в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, критически важны специализированные наборы данных, такие как GSM8K, GPQA и AIME. Эти бенчмарки представляют собой тщательно отобранные задачи, требующие от моделей не просто воспроизведения заученных фактов, но и применения логического мышления для решения математических задач (GSM8K), ответа на вопросы, основанные на знаниях (GPQA), и анализа сложных сценариев (AIME). Использование подобных наборов данных позволяет исследователям количественно оценить эффективность различных стратегий оптимизации вычислений во время работы модели, выявляя наиболее перспективные подходы к созданию устойчивых и масштабируемых систем искусственного интеллекта.

Исследования с использованием наборов данных, таких как GSM8K, GPQA и AIME, демонстрируют значительный прирост эффективности работы больших языковых моделей (LLM) при оптимизации вычислений во время выполнения. Эти тесты выявляют, что продуманное распределение вычислительных ресурсов позволяет существенно улучшить результаты решения сложных задач, требующих логического мышления и анализа. В частности, оптимизированные стратегии вычислений позволяют добиться более точных ответов и снизить потребность в чрезмерных вычислительных мощностях, что открывает возможности для создания более устойчивых и масштабируемых систем искусственного интеллекта. Такой подход позволяет не только повысить производительность LLM, но и сделать их использование более экономичным и доступным.

Исследования, проведенные в симулированных рыночных условиях, продемонстрировали значительное повышение эффективности использования больших языковых моделей посредством применения механизма обратного аукциона второй цены. Данный подход позволил увеличить общую социальную выгоду на 25%, что свидетельствует о более эффективном распределении вычислительных ресурсов и повышении полезности для общества. Более того, наблюдалось увеличение ценности для конечного пользователя на 29%, указывающее на то, что оптимизация вычислений в режиме реального времени напрямую способствует улучшению пользовательского опыта и повышению отдачи от инвестиций в технологии искусственного интеллекта. Эти результаты подчеркивают перспективность данного метода как инструмента для создания устойчивых и масштабируемых систем, способных максимизировать ценность больших языковых моделей в различных областях применения.

Предложенный подход открывает перспективные пути к устойчивому и масштабируемому выводу логических заключений, что позволяет максимально реализовать потенциал больших языковых моделей. Вместо традиционных методов, требующих значительных вычислительных ресурсов, данная методика фокусируется на эффективном распределении ресурсов в условиях, приближенных к рыночным. Использование механизма обратного аукциона второй цены позволяет оптимизировать использование вычислительной мощности, обеспечивая не только повышение общей эффективности системы, но и увеличение ценности для конечного пользователя. Такой подход позволяет избежать перегрузки вычислительных ресурсов и снижает затраты на обслуживание, делая сложные логические задачи более доступными и экономичными, что является ключевым фактором для долгосрочного и широкого применения больших языковых моделей в различных областях.

Исследование показывает, что существующие механизмы ценообразования в сфере LLM-as-a-service приводят к неоптимальному распределению вычислительных ресурсов во время тестирования. Система, ориентированная исключительно на максимизацию прибыли поставщика, игнорирует общую эффективность. Клод Шеннон однажды сказал: «Коммуникация — это передача информации, а не просто отправка ее». В данном контексте, недостаток информации о реальной стоимости вычислений и отсутствие стимулов для её раскрытия искажают процесс «коммуникации» между поставщиком и потребителем. Предложенный обратный аукцион второго наилучшего предложения пытается исправить эту ситуацию, выравнивая стимулы и приближая распределение ресурсов к равновесию Нэша, тем самым повышая социальное благосостояние.

Куда же дальше?

Представленная работа обнажает любопытную закономерность: стремление к максимизации прибыли в сфере LLM-as-a-service неизбежно приводит к неоптимальному распределению вычислительных ресурсов во время тестирования. Это напоминает старую истину: правила создаются для их обхода, а любая система, даже кажущаяся идеально спроектированной, содержит в себе зерно саморазрушения. Предложенный механизм обратного аукциона второго наилучшего предложения — это, безусловно, шаг в правильном направлении, но лишь инструмент.

Однако, реальная сложность заключается не в алгоритме аукциона, а в определении самой функции «общественного благосостояния». Что, если «оптимальное» распределение ресурсов вовсе не является наилучшим с точки зрения всех участников? Необходимо учитывать возможность намеренного искажения предпочтений, манипуляции сигналами и возникновения новых форм асимметричной информации. Иначе говоря, мы лишь усложним игру, а не решим её.

По-настоящему интересные вопросы лежат в плоскости разработки систем, устойчивых к подобным манипуляциям. Вместо поиска «идеального» механизма распределения, возможно, стоит сосредоточиться на создании саморегулирующихся систем, способных адаптироваться к постоянно меняющимся условиям и противодействовать любым попыткам эксплуатации. Ведь, в конечном итоге, знание — это реверс-инжиниринг реальности, а безопасность — это не обфускация, а прозрачность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21839.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-01 23:43