AlphaGo Zero
Χωρίς εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Τα βάρη αυτού του μοντέλου δεν έχουν δημοσιευθεί, επομένως δεν μπορεί να κατεβεί ή να τρέξει σε δικό σας υλικό οποιουδήποτε μεγέθους. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του παρόχου του και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό.
Σε εγγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα δεδομένα σχετικά με αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα περιγράφουν πώς εκπαιδεύτηκε παρά πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την αξιολόγηση του πόσο δουλειά απαιτήθηκε και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα.
Προέλευση
Ποιος δημιούργησε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε;
- Οργάνωση
- DeepMind
- Τύπος οργάνωσης
- Industry
- Χώρα
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Δημοσιευμένο
- 18 October 2017
- Συγγραφείς
- D Silver, J Schrittwieser, K Simonyan, I Antonoglou
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να περιέχει αρκετές από κάθε μία.
- Τομέας
- Games
- Εντολή
- Go
- Προσέγγιση
- Self-supervised learning
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα εκπαιδεύτηκε. Οι παράμετροι είναι το νούμερο που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Παραμέτροι
- 46.4M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 6,348,800,000 tokens
Input size: 19*19*17=6137, internal dimension 19*19 1 conv block 17*3*3*256=39168 39 residual blocks 2*3*3*256*256=1179648 Policy head 256*2+2*19*19*(19*19+2)=262598 Value head 256*1+1*19*19*256+256*1=92928 Total: 39168+39*1179648+262598+92928=46400966
"Over the course of training, 29 million games of self-play were generated" Approx 200 moves per Go game on average https://homepages.cwi.nl/~aeb/go/misc/gostat.html Thus 200 * 29e6 = 5.8e9
Υπολογιστική εκπαίδευση
Η αριθμητική που εκτελείται για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε αριθμητικές πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της εκπαίδευσης, όχι πόσο γρήγορα απαντά το ολοκληρωμένο μοντέλο.
- Υπολογιστική εκπαίδευση
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Third-party estimation,Hardware
Updating this compute estimate to only account for direct training compute, not synthetic data generation compute. Number of connections (to calculate forward FLOP) Input size: 19*19*17, Assuming internal dimension stays at 19*19 1 conv block 19*19*17*3*3*256=14139648 40 residual blocks 19*19*2*3*3*256*256=425852928 Policy head 19*19*256*2+2*19*19*(19*19+2)=446918 Value head 19*19*256*1+1*19*19*256+256*1=185088 Total: 14139648+40*425852928+446918+185088=17048888774 Forward FLOP: 2*17048888774=3…
Η εκπαίδευση
Τι χρειάστηκε φυσικά για να εκπαιδεύσουμε: ποια τσιπ, πόσα, για πόσο καιρό, και τι αυτό τραβούσε από τον τοίχο.
- Εκπαίδευση υλικού
- Google TPU v1
- Χρόνος τοίχου
- 480 hours (20 days)
- Compute cost
- $1,214
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το εκτελέσετε στον δικό σας εξοπλισμό, κάτι που αποφασίζει αν κάποια από τα στοιχεία της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα εφαρμόζονται.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
- Κώδικας εκπαίδευσης
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες που εφαρμόζει το πηγαίο σύνολο δεδομένων κατά την παρακολούθηση σημαντικών μοντέλων, και πόσο σίγουρο είναι για την είσοδο.
- Frontier model
- Yes
- Γιατί παρακολουθείται
- Highly cited
- Καταγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Αναφορές
- 10,021
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία.
- Αναφορά
- Mastering the game of Go without human knowledge
- Τελευταία ενημέρωση
- 1 January 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
AlphaGo Zero was published by DeepMind, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in October 2017. It comes out of industry.
It works in Games, and is recorded as doing go.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Πώς εκπαιδεύτηκε
The training run consumed about 6.5 × 10²⁰ FLOP, on Google TPU v1. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The training set ran to roughly 6,348,800,000 tokens.
Its inclusion criterion is highly cited.
Απαντήσεις
AlphaGo Zero — Συχνές ερωτήσεις
How much compute was used to train AlphaGo Zero?
Around 6.5 × 10²⁰ FLOP, on Google TPU v1. 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 AlphaGo Zero?
None. AlphaGo Zero 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 AlphaGo Zero open source?
No. AlphaGo Zero has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does AlphaGo Zero have?
AlphaGo Zero has 46.4M parameters. Input size: 19*19*17=6137, internal dimension 19*19 1 conv block 17*3*3*256=39168 39 residual blocks 2*3*3*256*256=1179648 Policy head 256*2+2*19*19*(19*19+2)=262598 Value head 256*1+1*19*19*256+256*1=92928 Total: 39168+39*1179648+262598+92928=46400966. 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 AlphaGo Zero?
AlphaGo Zero was published by DeepMind, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
When was AlphaGo Zero released?
AlphaGo Zero was published in October 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 AlphaGo Zero used for?
AlphaGo Zero works in Games, and is recorded as handling go. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Η άλλη κατεύθυνση
Βλέποντάς το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινάει από το μοντέλο. Αν ήδη διαθέτετε μια κάρτα και θέλετε να γνωρίζετε όλα όσα θα τρέξει, Ξεκινήστε από το υλικό αντί..