Adaptive Agent
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 18 January 2023
- Autoři
- Adaptive Agent Team, Jakob Bauer, Kate Baumli, Satinder Baveja, Feryal Behbahani, Avishkar Bhoopchand, Nathalie Bradley-Schmieg, Michael Chang, Natalie Clay, Adrian Collister, Vibhavari Dasagi, Lucy Gonzalez, Karol Gregor, Edward Hughes, Sheleem Kashem, Maria Loks-Thompson, Hannah Openshaw, Jack Parker-Holder, Shreya Pathak, Nicolas Perez-Nieves, Nemanja Rakicevic, Tim Rocktäschel, Yannick Schroec…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Games
- Úkol
- Open ended play
- Přístup
- Reinforcement learning
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 533M
- Výcviková data
- tokens
Table D.9
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 2.8 × 10²¹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
"AdA was implemented using JAX (Bradbury et al., 2018) and the DeepMind JAX Ecosystem (Babuschkin et al., 2020) and trained on 64 Google TPUv3 devices. The wall-clock time for training this version of AdA from scratch was approximately 5 weeks: 1 week to train the teacher, and 4 weeks to train AdA" 64 * 123 teraflop/s * 35 days * 24 * 3600 * 0.4 = 9.5e21 This might be for all single-agent experiments in the paper, or just for the 76M model in Table D.1, I'm not sure. In Table E.2, the 533M-pa…
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v3
- Doba reálného času
- 840 hours (35 days)
5 weeks. Possible that this is for multiple models
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 157
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Human-Timescale Adaptation in an Open-Ended Task Space
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Adaptive Agent byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během January 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Games, a je zaznamenán jako vykonávající úkol open ended play.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 2.8 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
Adaptive Agent — běžné otázky
Adaptive Agent— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
Adaptive Agent— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Adaptive Agent— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 533M. Table D.9. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Adaptive Agent— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
Adaptive Agent— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Adaptive Agent— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Games, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol open ended play. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Adaptive Agent— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.8 × 10²¹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.