DeepStack
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- University of Alberta,Charles University,Czech Technical University
- Organisationstyp
- Academia,Academia,Academia
- Land
- Canada, Czechia
- Veröffentlicht
- 6 January 2017
- Autoren
- Matej Moravčík, Martin Schmid, Neil Burch, Viliam Lisý, Dustin Morrill, Nolan Bard, Trevor Davis, Kevin Waugh, Michael Johanson, Michael Bowling
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Games
- Aufgabe
- Poker
- Numerical format
- FP32
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 2.5M
- Trainingsdaten
- 25,380,000,000 tokens
Figure 3, p.9 source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
"The turn network was trained by solving 10 million randomly generated poker turn games. These turn games used randomly generated ranges, public cards, and a random pot size (10)."
Training-Computing
Die zur Ausbildung des Modells durchgeführte Arithmetik, gemessen in Gleitkommaoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Computing
- 1.4 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
The largest source of compute necessary for training seems to be the data generation job on 20 GPUs. We count this towards the training compute because it requires simulation using the network. This is analogous to the AlphaGo systems simulating Go games. From p.26: "For the flop network, one million poker flop situations (from after the flop cards are dealt) were generated and solved. These situations were solved using DeepStack’s depth limited solver with the turn network used for the counter…
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Verwendete Chips
- 20
- Chip-Stunden
- 4,368
- Wand-Uhrzeit
- 218 hours (9.1 days)
from compute notes - around 9 days - half a year of GPU compute using 20 GPUs
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Warum es nachverfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungszuversicht
- Speculative
- Zitationen
- 998
first human-competitive poker AI, confirmed by website: https://www.deepstack.ai/
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- DeepStack: Expert-Level Artificial Intelligence in No-Limit Poker
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
DeepStack wurde von der University of Alberta, der Charles University, der Czech Technical University, in Kanada, im Januar 2017 veröffentlicht. Es stammt aus der Academia, der Academia, der Academia.
It works in Games, and is recorded as doing poker.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Was in den Aufbau geflossen ist
The training run consumed about 1.4 × 10¹⁹ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 25,380,000,000 tokens of text.
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint, ist sOTA-Verbesserung.
Antworten
DeepStack — Häufig gestellte Fragen
How many parameters does DeepStack have?
DeepStack has 2.5M parameters. Figure 3, p.9 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.
Who created DeepStack?
DeepStack was published by University of Alberta,Charles University,Czech Technical University, based in Canada, categorised as academia,Academia,Academia.
When was DeepStack released?
DeepStack was published in January 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is DeepStack used for?
DeepStack works in Games, and is recorded as handling poker. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train DeepStack?
Around 1.4 × 10¹⁹ 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.
What GPU do I need to run DeepStack?
None. DeepStack 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.
Is DeepStack open source?
The licensing for DeepStack was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.