Hide and Seek

Uzavřené hmotnosti OpenAI 1.6M Parametry September 2019

Žádný odhad

Žádné hardwareové požadavky na tento model

Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..

Záznam.

Plná specifikace

Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.

Původ

Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
OpenAI
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
17 September 2019
Autoři
Bowen Baker, Ingmar Kanitscheider, Todor Markov, Yi Wu, Glenn Powell, Bob McGrew, Igor Mordatch

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Games
Úkol
Hide and seek

Velikost

Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Parametry
1.6M

"The default model, which uses a batch size of 64,000 and 1.6 million parameters,..." pg. 7 of the Hide and Seek paper, stored in "RL papers" source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389

Tréninková data
120,000,000,000 tokens

"The default model, which uses a batch size of 64,000 and 1.6 million parameters, requires 132.3 million episodes (31.7 billion frames) over 34 hours of training to reach stage 4 of the skill progression, i.e. ramp defense." But the full number of episodes, e.g. Figure 1, is 500 million. 500 / 132.3 * 31.7B ~= 120B.

Výpočet trénování

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočet trénování
1.2 × 10¹⁸ FLOP

1.6e6 * 2 * 120e9 * 3 ~= 1.15e18 FLOP. We assume the single convolution on the lidar input is negligible, and the rest of the model (which consists of MLPs, self-attention and LSTM) has roughly 1 multiply-add per parameter. The following source has a similar estimate but does not adjust for the full number of episodes: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389

Jak bylo založeno
Operation counting,Third-party estimation

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.

Váhy
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Unreleased
Tréninkový kód
Unreleased

code for environment, but don't see training/inference code, MIT: https://github.com/openai/multi-agent-emergence-environments

Jak je klasifikováno

Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.

Záznam důvěry
Confident
Citace
752

Zdroje

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.

Odkaz
Emergent Tool Use From Multi-Agent Autocurricula
Naposledy aktualizováno
25 May 2026

Co čísla znamenají

Pozadí

Hide and Seek was published by OpenAI, in United States of America, in September 2019. industry is the category the publisher falls under.

It works in Games, and is recorded as doing hide and seek.

Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže je možné ho dosáhnout pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná grafická karta to nezmění.

Trénink a původ

Producing it required around 1.2 × 10¹⁸ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.

It was trained on about 120,000,000,000 tokens of text.

Odpovědi

Hide and Seek — Časté dotazy

01

What is Hide and Seek used for?

Hide and Seek works in Games, and is recorded as handling hide and seek. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.

02

How much compute was used to train Hide and Seek?

Around 1.2 × 10¹⁸ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.

03

What GPU do I need to run Hide and Seek?

None. Hide and Seek is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

04

Is Hide and Seek open source?

No. Hide and Seek has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.

05

How many parameters does Hide and Seek have?

Hide and Seek has 1.6M parameters. "The default model, which uses a batch size of 64,000 and 1.6 million parameters,..." pg. 7 of the Hide and Seek paper, stored in "RL papers" source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.

06

Who created Hide and Seek?

Hide and Seek was published by OpenAI, based in United States of America, categorised as industry.

07

When was Hide and Seek released?

Hide and Seek was published in September 2019. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

Zdroj

Původní publikace

Poslední aktualizace záznamu 25 May 2026

Druhý směr

Když se na to podíváte z druhé strany?

Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.