テスト時計算量の市場メカニズム：LLMサービスの社会的非効率性とオークションによる解決策

要約

大規模言語モデル（LLM）の推論能力向上に有効な「テスト時計算量」の増加は、クラウドプロバイダーの利益を優先し、ユーザーコストを増大させる社会的非効率を生んでいる。本研究はこの問題を解決するため、プロバイダーが入札を行う逆第二価格オークションメカニズムを提案し、LlamaやQwenなどを用いた実験でその有効性を検証した。

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