Как измерить влияние LLMS на бизнес
15 июля 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1. Введение
Основные помещения для наших моделей
2.1. Как взимаются LLM
2.2 Анедотальная модель из промышленности
2.3 Выбор затрат в модели
2.4 Почему несколько сценариев
Теоретическая модель решения
3.1 Как смоделировать успех
Модель для коммерческих операций на основе одной транзакции
4.1 Пример использования модели
4.2 Анализ модели
4.3 Обсуждение рентабельности рентабельности по сравнению
Моделирование проблемы бинарной классификации
5.1 Локальный анализ чувствительности
5.2 Глобальный анализ чувствительности методом SOBOL
Связанная работа
Будущая работа
Заключение, ссылки и подтверждения
3 Теоретическая модель решения
Во время планирования проекта доходы и рентабельность инвестиций могут быть оценены только, так как в проектах существуют неопределенности и риски [Институт управления проектами, 2021]. Поэтому любое решение должно учитывать эти оценки. Таким образом, теперь мы моделируем ожидаемую стоимость доходов и рентабельность инвестиций, E [E] и E [R] [Frahm, 2019].
Более того, чтобы обеспечить лучшее решение в теоретических и практических перспективах, необходимо установить модель, которая включает затраты, выгоды и убытки от использования LLM, а также вероятностного представления о успехе. В теоретике решения, это возможно, помимо прочего, с использованием теории рационального выбора Savage [Savage, 1954], как описано Frahm [2019].
Согласно теории Сэвиджа, ожидаемая ценность для полезности государства S:
Мы начинаем с рассмотрения действия использования LLM для решения бизнес -проблемы или улучшения бизнес -ситуации, с двумя возможными результатами или штатами: успех неудачи бизнес -транзакции. Первоначально мы моделируем вероятность успеха как P и вероятность сбоя как (1 - P). Поэтому ожидаемая стоимость (в доходах) и ожидаемый рентабельность инвестиций проекта:
Эти теоретичные уравнения 14 и 15 будут направлять эту статью. Для каждой предложенной модели мы обсудим, как переменные G, L, P и CP в виде стоимости на токен C, влияют на E и R.
3.1 Как смоделировать успех
В этой работе мы начнем с использования вероятности успеха LLM в бизнес -задаче, поскольку P. Однако анализ такой вероятности не прост из -за того, что фактически существует две вероятности: вероятность того, что LLM выполняет свою задачу и вероятность того, что задача окажет влияние на бизнес. Например, даже если LLM обнаруживает, что пользователи склонны включать в себя продукт в свою корзину, а система продаж в Интернете предоставляет это предложение пользователям, они могут решить не или они отвлекаются на предложение и не закрывают операцию, что приводит к потере.
В этой статье мы рассматриваем обе вероятности как агрегированные вероятности. Тем не менее, мы обращаем внимание на тот факт, что вторая вероятность является условной для первого. Следовательно, будучи Pb вероятность успеха бизнеса и PT. Вероятность конкретного успеха LLM -задачи может иметь основное предположение, что:
Более того, более реалистичная модель должна включать в себя вероятность успеха бизнеса, когда задача LLM не выполняется. Например, возможно, что LLM предлагает неправильный продукт и, случайно, клиент принимает его. Это можно смоделировать как:
Наконец, можно также моделировать вероятность правильного прогноза от LLM, чтобы привести пользователя к пути, на котором он не завершает транзакцию. В этом случае следует также моделировать вероятность потери транзакции. Мы делаем это в разделе 5.
Авторы:
(1) Джеральдо Xexéo, Programa de Engenharia de Sistemas E Computação - Coppe, Universidade Federal Do Rio De Janeiro, Бразиль;
(2) Филипе Брайда, Destamento de Ciência da Computação, Universidade Federal Rural Do Rio de Janeiro;
(3) Маркус Паррейс, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação - Coppe, Universidade Federal Do Rio de Janeiro, Бразил и Координадория де Энгенхария де Продушен - Coenp, Cefet/RJ, Unidade Nova Iguaçu;
(4) Пауло Ксавье, Programa de Engenharia de Sistemas E Computação - Coppe, Universidade Federal Do Rio de Janeiro, Бразил.
Эта статья есть
Оригинал