Heterogeneous Data Game: Characterizing the Model Competition Across Multiple Data Sources

要約

複数のソースにわたるデータの不均一性は、実際の機械学習（ML）設定で一般的です。
多くの方法は、単一のモデルが多様なデータを処理できるようにすることに焦点を当てていますが、実際の市場は複数の競合するMLプロバイダーで構成されていることがよくあります。
このホワイトペーパーでは、このようなプロバイダーが異種のデータソースを介してどのように競合するかを分析するために、ゲーム理論的フレームワーク（不均一データゲーム）を提案します。
結果として得られる純粋なナッシュ平衡（PNE）を調査し、それらが存在しない、均質であることを示しています（すべてのプロバイダーが同じモデルに収束します）、または不均一（プロバイダーは異なるデータソースに特化しています）。
私たちの分析は、独占的、デュオポリスティック、およびより一般的な市場に及び、データソースの選択モデルの「温度」や特定のデータソースの優位性などの要因が平衡結果を形成する方法を示しています。
競争力のあるML市場向けの規制政策と実用的な戦略を導く均質および不​​均一なPNESの両方に対する理論的洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Data heterogeneity across multiple sources is common in real-world machine learning (ML) settings. Although many methods focus on enabling a single model to handle diverse data, real-world markets often comprise multiple competing ML providers. In this paper, we propose a game-theoretic framework — the Heterogeneous Data Game — to analyze how such providers compete across heterogeneous data sources. We investigate the resulting pure Nash equilibria (PNE), showing that they can be non-existent, homogeneous (all providers converge on the same model), or heterogeneous (providers specialize in distinct data sources). Our analysis spans monopolistic, duopolistic, and more general markets, illustrating how factors such as the ‘temperature’ of data-source choice models and the dominance of certain data sources shape equilibrium outcomes. We offer theoretical insights into both homogeneous and heterogeneous PNEs, guiding regulatory policies and practical strategies for competitive ML marketplaces.

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