Diplodocus

Ouvrir les poids Meta AI,Massachusetts Institute of Technology (MIT) October 2022

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
Meta AI,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Type d'organisation
Industry,Academia
Pays
United States of America
Publié
11 October 2022
Auteurs
Anton Bakhtin, David J Wu, Adam Lerer, Jonathan Gray, Athul Paul Jacob, Gabriele Farina, Alexander H Miller, Noam Brown

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Games
Tâche
Diplomacy

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

Données d'entraînement
tokens

"we train the architecture described in Appendix F on a dataset of roughly 46000 online Diplomacy games provided by webdiplomacy.net." then self-play training

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Open — downloadable
Accès au modèle
Open weights (non-commercial)
Code d'entraînement
Open source

creative commons (non comm) for model weights, MIT for code https://github.com/facebookresearch/diplomacy_cicero?tab=readme-ov-file#license-for-model-weights

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi
SOTA improvement

SOTA Improvement in no-press Diplomacy "In a 200-game no-press Diplomacy tournament involving 62 human participants spanning skill levels from beginner to expert, two Diplodocus agents both achieved a higher average score than all other participants who played more than two games, and ranked first and third according to an Elo ratings model. "

Confiance d'enregistrement
Unknown
Citations
65

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Mastering the Game of No-Press Diplomacy via Human-Regularized Reinforcement Learning and Planning
Dernière mise à jour
25 May 2026

Ce que les chiffres signifient

D'où cela vient-il

Diplodocus a été publié par Meta AI,Massachusetts Institute of Technology (MIT), dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 2022. Cela provient d'une organisation classée comme industry,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme exécutant la tâche de diplomacy.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

Son critère d'inclusion : sOTA improvement.

Réponses

Diplodocus — questions courantes

01

Diplodocus— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

02

Diplodocus— combien de paramètres cela a-t-il ?

Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.

03

Diplodocus— qui l'a créé ?

Il a été publié par Meta AI,Massachusetts Institute of Technology (MIT), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.

04

Diplodocus— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans October 2022. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

05

Diplodocus— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme gérant la tâche de diplomacy. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

06

Diplodocus— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

07

Diplodocus— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.