AlphaGo Zero
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
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
- DeepMind
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 18 October 2017
- Auteurs
- D Silver, J Schrittwieser, K Simonyan, I Antonoglou
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Games
- Tâche
- Go
- Approche
- Self-supervised learning
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.
- paramètres
- 46.4M
- Données d'entraînement
- 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
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Comment cela a été établi
- 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…
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v1
- Temps en temps réel
- 480 hours (20 days)
- Coût de calcul
- $1,214
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
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
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.
- Modèle Frontier
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 10,021
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Mastering the game of Go without human knowledge
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
AlphaGo Zero a été publié par DeepMind, dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant October 2017. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme exécutant la tâche de go.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 6.5 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v1. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 6,348,800,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : highly cited.
Réponses
AlphaGo Zero — questions courantes
AlphaGo Zero— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 6.5 × 10²⁰ FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v1. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
AlphaGo Zero— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
AlphaGo Zero— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
AlphaGo Zero— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 46.4M. 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. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
AlphaGo Zero— qui l'a créé ?
Il a été publié par DeepMind, basé sur United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, une organisation catégorisée comme industry.
AlphaGo Zero— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2017. 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.
AlphaGo Zero— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme gérant la tâche de go. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
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.