NeuroChess
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.
- Veröffentlicht
- 2 December 1994
- Autoren
- S. Thrun
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Games
- Aufgabe
- Chess
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
- 72.3K
- Trainingsdaten
- 9,600,000 tokens
"Prior to learning an evaluation function, the model M (175 input, 165 hidden, and 175 output units)" = 58,090 parameters "NeuroChess then learns an evaluation network V (175 input units, 0 to 80 hidden units, and one output units)." = 14,161 parameters Total: 58,090 + 14,161 = 72,251
"is trained using a database of 120,000 expert games."
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
- 8.6 × 10¹¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
Lower bound: 0.3*2*24*60*60*1400000=72576000000=7.26e10 Upper bound: 0.3*14*24*60*60*1400000*20=10160640000000=1.02e13 Geometric mean: 858730812676=8.59e11 (speculative) "Thus far, experiments lasted for 2 days to 2 weeks on I to 20 SUN Sparc Stations. " SparcStation has 1.4 MFLOPS (https://ieeexplore.ieee.org/document/63671)
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
- Historical significance,Highly cited
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Learning to Play the Game of Chess
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
NeuroChess wurde veröffentlicht von its authors, während December 1994.
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet chess.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Was in den Aufbau geflossen ist
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 8.6 × 10¹¹ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 9,600,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: historical significance,Highly cited.
Antworten
NeuroChess — Häufige Fragen
NeuroChess— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 1994. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NeuroChess— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von chess. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
NeuroChess— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 8.6 × 10¹¹ FLOP. 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.
NeuroChess— 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.
NeuroChess— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
NeuroChess— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 72.3K. "Prior to learning an evaluation function, the model M (175 input, 165 hidden, and 175 output units)" = 58,090 parameters "NeuroChess then learns an evaluation network V (175 input units, 0 to 80 hidden units, and one output units)." = 14,161 parameters Total: 58,090 + 14,161 = 72,251. 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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