SmooCT
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
- University College London (UCL)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 1 July 2014
- Auteurs
- Johannes Heinrich, David Silver
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Games
- Tâche
- Poker
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
"Each three-player agentwas trained for about 12 billion episodes" An episode seems to be a round of betting.
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
- 6.9 × 10¹⁶ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
"Each three-player agent was trained for about 12 billion episodes, requiring about 48 hours of training time [...] on a modern computer without using parallelization" Assume an Intel i7 so 400e9 FLOP/s. 6.9e16 = 400e9*60*60*48
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.
- Temps en temps réel
- 48 hours
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
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 16
First RL system to achieve superhuman level at Poker Limit Texas Hold Em
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Self-Play Monte-Carlo Tree Search in Computer Poker
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
SmooCT a été publié par University College London (UCL), dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant July 2014. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme exécutant la tâche de poker.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 6.9 × 10¹⁶ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.
Réponses
SmooCT — questions courantes
SmooCT— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 6.9 × 10¹⁶ FLOP. 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.
SmooCT— 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.
SmooCT— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
SmooCT— 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.
SmooCT— qui l'a créé ?
Il a été publié par University College London (UCL), basé sur United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, une organisation catégorisée comme academia.
SmooCT— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans July 2014. 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.
SmooCT— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme gérant la tâche de poker. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
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.