Diplodocus
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte dieses Modells sind OPEN, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht. Jede MEMORY- und Geschwindigkeitszahl basiert auf dieser Zahl, daher zeigen wir lieber nichts als eine erfundene Schätzung..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Meta AI,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 11 October 2022
- Autoren
- Anton Bakhtin, David J Wu, Adam Lerer, Jonathan Gray, Athul Paul Jacob, Gabriele Farina, Alexander H Miller, Noam Brown
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Games
- Aufgabe
- Diplomacy
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
"we train the architecture described in Appendix F on a dataset of roughly 46000 online Diplomacy games provided by webdiplomacy.net." then self-play training
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (non-commercial)
- Training-Code
- Open source
creative commons (non comm) for model weights, MIT for code https://github.com/facebookresearch/diplomacy_cicero?tab=readme-ov-file#license-for-model-weights
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 65
SOTA Improvement in no-press Diplomacy "In a 200-game no-press Diplomacy tournament involving 62 human participants spanning skill levels from beginner to expert, two Diplodocus agents both achieved a higher average score than all other participants who played more than two games, and ranked first and third according to an Elo ratings model. "
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Mastering the Game of No-Press Diplomacy via Human-Regularized Reinforcement Learning and Planning
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Diplodocus wurde veröffentlicht von Meta AI,Massachusetts Institute of Technology (MIT), im Land aufgezeichnet als United States of America, während October 2022. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet diplomacy.
Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht.
Was in den Aufbau geflossen ist
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
Diplodocus — Häufige Fragen
Diplodocus— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
Diplodocus— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Diplodocus— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Meta AI,Massachusetts Institute of Technology (MIT), basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
Diplodocus— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Diplodocus— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von diplomacy. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Diplodocus— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
Diplodocus— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Wir können nichts sagen. Es hat offene Gewichte, aber es wurde keine Parameteranzahl veröffentlicht, und jede Berechnung von Speicher und Geschwindigkeit basiert auf dieser Zahl. Wir würden lieber nichts zeigen als eine erfundene Schätzung.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.