दैनिक अर्क्सिव

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मूल्य निर्धारण AI मॉडल सटीकता

Created by
  • Haebom

लेखक

निखिल कुमार

रूपरेखा

यह पत्र एआई मॉडल बाजार में सटीक मॉडल भविष्यवाणियां प्रदान करने के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाली फर्मों और मॉडल सटीकता के लिए विषम प्राथमिकताएं प्रदर्शित करने वाले उपभोक्ताओं का विश्लेषण करता है। हम मॉडल की सटीकता में सुधार करने के लिए फर्मों के प्रोत्साहनों पर प्रतिस्पर्धा के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए एक उपभोक्ता-फर्म द्वैध मॉडल विकसित करते हैं। जबकि प्रत्येक फर्म मॉडल त्रुटि को कम करने का प्रयास करती है, यह विकल्प इष्टतम नहीं हो सकता है। विरोधाभासी रूप से, हम पाते हैं कि प्रतिस्पर्धी बाजार में, समग्र सटीकता में सुधार से मुनाफे में सुधार नहीं होता है। इसके बजाय, प्रत्येक फर्म के लिए इष्टतम निर्णय त्रुटि आयाम में अधिक निवेश करना है जहां उसे प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होता है। मॉडल त्रुटि को गलत सकारात्मक और गलत नकारात्मक दरों में विघटित करके, फर्म निवेश के माध्यम से प्रत्येक आयाम में त्रुटियों को कम कर सकते हैं। लाभ आयाम में निवेश करना फर्मों के लिए सख्ती से बेहतर है

Takeaways, Limitations

Takeaways: हम बताते हैं कि प्रतिस्पर्धी बाज़ार में, AI मॉडल की सटीकता में सुधार से कॉर्पोरेट मुनाफ़े और उपभोक्ता कल्याण पर परस्पर विरोधी प्रभाव पड़ सकते हैं। किसी कंपनी के लिए सर्वोत्तम रणनीति सापेक्षिक शक्तियों पर ध्यान केंद्रित करना है, जो समग्र सटीकता में सुधार से भिन्न हो सकती है। हम यह भी सुझाव देते हैं कि लाभदायक निवेश समग्र सामाजिक कल्याण को बढ़ा सकते हैं।
Limitations: यह मॉडल एकाधिकार बाज़ार तक सीमित है, जिससे इसकी सामान्यीकरण क्षमता विविध बाज़ार संरचनाओं तक सीमित हो जाती है। परिणाम विषम उपभोक्ता प्राथमिकताओं के लिए विशिष्ट मॉडलिंग पद्धति के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। यह वास्तविक बाज़ारों की जटिलताओं (जैसे, मॉडल विकास लागत, तकनीकी बाधाएँ, आदि) को पर्याप्त रूप से प्रतिबिंबित नहीं कर सकता है।
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