Hide and Seek
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
- 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 vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Games
- Úkol
- Hide and seek
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1.6M
- Výcviková data
- 120,000,000,000 tokens
"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
"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.
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
- 1.2 × 10¹⁸ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting,Third-party estimation
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
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
code for environment, but don't see training/inference code, MIT: https://github.com/openai/multi-agent-emergence-environments
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 752
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Emergent Tool Use From Multi-Agent Autocurricula
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Hide and Seek byl zveřejněn OpenAI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2019. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Games, a je zaznamenán jako vykonávající úkol hide and seek.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.2 × 10¹⁸ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 120,000,000,000 tokeny textu
Odpovědi
Hide and Seek — běžné otázky
Hide and Seek— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Games, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol hide and seek. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Hide and Seek— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.2 × 10¹⁸ 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.
Hide and Seek— 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.
Hide and Seek— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Hide and Seek— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 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. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Hide and Seek— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností OpenAI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Hide and Seek— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 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.