OpenAI Five
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
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
- OpenAI
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 13 December 2019
- Autoren
- Christopher Berner, Greg Brockman, Brooke Chan, Vicki Cheung, Przemysław Dębiak, Christy Dennison, David Farhi, Quirin Fischer, Shariq Hashme, Chris Hesse, Rafal Józefowicz, Scott Gray, Catherine Olsson, Jakub Pachocki, Michael Petrov, Henrique P. d.O. Pinto, Jonathan Raiman, Tim Salimans, Jeremy Schlatter, Jonas Schneider, Szymon Sidor, Ilya Sutskever, Jie Tang, Filip Wolski, Susan Zhang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Games
- Aufgabe
- Dota 2
- Ansatz
- Self-supervised learning
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.
- Parameter
- 159M
- Trainingsdaten
- 454,164,480,000 tokens
"We define a policy (π) as a function from the history of observations to a probability distribution over actions, which we parameterize as a recurrent neural network with approximately 159 million parameters (θ)." pg. 3 of paper source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
"Although the Dota 2 engine runs at 30 frames per second, OpenAI Five only acts on every 4th frame which we call a timestep" --> 7.5 timesteps/s "OpenAI Five is a single training run that ran from June 30th, 2018 to April 22nd, 2019. " --> 296 days 296 * 24*3600 * 7.5 = 1.92e8 This number seems a little low? The DQN paper had 1e7 timesteps. Might be to do with sample efficiency? EDIT 14/06/2022 Multiple copies of OpenAI Five were trained in parallel, so the total training time is much higher…
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 6.7 × 10²² FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Reported
"770±50 PFlops/s·days of compute" for the model that played against world champions. They did a single training run that took 10 months. While the model was playing against world champions, they continued training for a few days, so that the resulting model used even more training compute: 820±50 PFlops/s·days. Finally, they also trained a Rerun model with 150±5 PFlops/s·days of compute. Source: Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/1912.06680 You cannot m…
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA P100
- Verwendete Chips
- 1,536
- Chip-Stunden
- 10,911,744
- Wand-Uhrzeit
- 7,104 hours (296 days)
- Stromverbrauch
- 786.4 kW
- Rechenkosten
- $4,328,311
"OpenAI Five is a single training run that ran from June 30th, 2018 to April 22nd, 2019. " --> 296 days
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
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited,SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 2,137
no standard benchmark results "On April 13th, 2019, OpenAI Five became the first AI system to defeat the world champions at an esports game." " it defeated the Dota 2 world champions in a best-of-three match and 99.4% of human players during a multi-day online showcase." "we ran OpenAI Five Arena, in which we opened OpenAI Five to the public for competitive online games from April 18-21, 2019. In total, Five played 3,193 teams in 7,257 total games, winning 99.4%"
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
OpenAI Five wurde veröffentlicht von OpenAI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2019. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet dota 2.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 6.7 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA P100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Der Trainingssatz lief auf etwa 454,164,480,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited,SOTA improvement.
Antworten
OpenAI Five — Häufige Fragen
OpenAI Five— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von OpenAI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
OpenAI Five— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2019. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
OpenAI Five— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von dota 2. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
OpenAI Five— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 6.7 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA P100. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
OpenAI Five— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
OpenAI Five— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
OpenAI Five— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 159M. "We define a policy (π) as a function from the history of observations to a probability distribution over actions, which we parameterize as a recurrent neural network with approximately 159 million parameters (θ)." pg. 3 of paper source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
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