Student of Games
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
- 6 December 2021
- Autoři
- Martin Schmid, Matej Moravcik, Neil Burch, Rudolf Kadlec, Josh Davidson, Kevin Waugh, Nolan Bard, Finbarr Timbers, Marc Lanctot, Zach Holland, Elnaz Davoodi, Alden Christianson, Michael Bowling
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Games
- Úkol
- Chess, Go, Poker
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 245,760,000,000 tokens
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
- 3.7 × 10²² FLOP
"We trained a version of AlphaZero using its original settings in chess and Go, e.g. , using 800 MCTS simulations during training, with 3500 concurrent actors each on a single TPUv4, for a total of 800k training steps. SOG was trained using a similar amount of TPU resources."
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.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Speculative
- Citace
- 32
"Player of Games reaches strong performance in chess and Go, beats the strongest openly available agent in heads-up no-limit Texas hold'em poker (Slumbot), and defeats the state-of-the-art agent in Scotland Yard"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Player of Games
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Student of Games byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během December 2021. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Games, a je zaznamenán jako vykonávající úkol chess, Go, Poker.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 3.7 × 10²² FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 245,760,000,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
Student of Games — běžné otázky
Student of Games— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Student of Games— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Student of Games— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
Student of Games— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Student of Games— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Games, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol chess, Go, Poker. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Student of Games— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 3.7 × 10²² FLOP. 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.
Student of Games— 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.
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.