AlphaStar
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
- 30 October 2019
- Autoři
- Oriol Vinyals,Igor Babuschkin,Wojciech M. Czarnecki,Michaël Mathieu,Andrew Dudzik,Junyoung Chung,David H. Choi,Richard Powell,Timo Ewalds,Petko Georgiev,Junhyuk Oh,Dan Horgan,Manuel Kroiss,Ivo Danihelka,Aja Huang,Laurent Sifre,Trevor Cai,John P. Agapiou,Max Jaderberg,Alexander S. Vezhnevets,Rémi Leblond,Tobias Pohlen,Valentin Dalibard,David Budden,Yury Sulsky,James Molloy,Tom L. Paine,Caglar Gulce…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Games
- Úkol
- StarCraft
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 139M
- Výcviková data
- tokens
AlphaStar has 139 million weights, but only 55 million weights are required during inference.
Multiple data types. First supervised learning, then other stuff
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
- 1.1 × 10²³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
(Estimate by James Sanders, checked by Robi Rahman) Fig 6 indicates that the learner uses 16 TPU "devices" which are 128 TPU cores total, which matches 4 TPUs per device, and 2 cores per TPU. Fig 6 indicates that 64 TPUs are used for training, and 64 are used for inference. (128 TPUs)*(12 agents)*(44 days)*(123 TFLOPS)*(0.3 utilization) = 2.15e23 FLOP (total), of which 1.07e23 FLOP are for training.
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v3
- Používané čipy
- 384
- Čip-hodiny
- 405,504
- Doba reálného času
- 1,056 hours (44 days)
- Příkon
- 354.2 kW
- Náklady na výpočet
- $130,654
"Each agent was trained using 32 third-generation tensor processing units (TPUs) over 44 days"
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
- Open source
Apache 2.0, training tools: https://github.com/google-deepmind/alphastar training instructions here: https://github.com/google-deepmind/alphastar/blob/main/alphastar/unplugged/README.md
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Proč je to sledováno
- Discretionary
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 4,093
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
AlphaStar byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během October 2019. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Games, a je zaznamenán jako vykonávající úkol starCraft.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trenovací běh spotřeboval asi 1.1 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Jeho kritérium zahrnutí: discretionary.
Odpovědi
AlphaStar — běžné otázky
AlphaStar— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Games, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol starCraft. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
AlphaStar— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.1 × 10²³ 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.
AlphaStar— 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.
AlphaStar— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
AlphaStar— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 139M. AlphaStar has 139 million weights, but only 55 million weights are required during inference. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
AlphaStar— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
AlphaStar— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.