AlphaStar
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
- DeepMind
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 30 October 2019
- Autoren
- 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…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Games
- Aufgabe
- StarCraft
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
- 139M
- Trainingsdaten
- tokens
AlphaStar has 139 million weights, but only 55 million weights are required during inference.
Multiple data types. First supervised learning, then other stuff
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
- 1.1 × 10²³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- 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.
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
- Google TPU v3
- Verwendete Chips
- 384
- Chip-Stunden
- 405,504
- Wand-Uhrzeit
- 1,056 hours (44 days)
- Stromverbrauch
- 354.2 kW
- Rechenkosten
- $130,654
"Each agent was trained using 32 third-generation tensor processing units (TPUs) over 44 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
- 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
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
- Discretionary
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 4,093
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
AlphaStar wurde veröffentlicht von DeepMind, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während October 2019. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet starCraft.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 1.1 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v3. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Das Einschlusskriterium: discretionary.
Antworten
AlphaStar — Häufige Fragen
AlphaStar— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von starCraft. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
AlphaStar— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.1 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v3. 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.
AlphaStar— 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.
AlphaStar— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
AlphaStar— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 139M. AlphaStar has 139 million weights, but only 55 million weights are required during inference. 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.
AlphaStar— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von DeepMind, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation industry.
AlphaStar— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in October 2019. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
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