OpenAI Five

Zárt súlyok OpenAI 159M Paraméterek December 2019

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
OpenAI
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
13 December 2019
Szerzők
Christopher Berner, Greg Brockman, Brooke Chan, Vicki Cheung, Przemysław Dębiak, Christy Dennison, David Farhi, Quirin Fischer, Shariq Hashme, Chris Hesse, Rafal Józefowicz, Scott Gray, Catherine Olsson, Jakub Pachocki, Michael Petrov, Henrique P. d.O. Pinto, Jonathan Raiman, Tim Salimans, Jeremy Schlatter, Jonas Schneider, Szymon Sidor, Ilya Sutskever, Jie Tang, Filip Wolski, Susan Zhang

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Games
Feladat
Dota 2
Megközelítés
Self-supervised learning

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
159M

"We define a policy (π) as a function from the history of observations to a probability distribution over actions, which we parameterize as a recurrent neural network with approximately 159 million parameters (θ)." pg. 3 of paper source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389

Képzési adatok
454,164,480,000 tokens

"Although the Dota 2 engine runs at 30 frames per second, OpenAI Five only acts on every 4th frame which we call a timestep" --> 7.5 timesteps/s "OpenAI Five is a single training run that ran from June 30th, 2018 to April 22nd, 2019. " --> 296 days 296 * 24*3600 * 7.5 = 1.92e8 This number seems a little low? The DQN paper had 1e7 timesteps. Might be to do with sample efficiency? EDIT 14/06/2022 Multiple copies of OpenAI Five were trained in parallel, so the total training time is much higher…

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás
6.7 × 10²² FLOP

"770±50 PFlops/s·days of compute" for the model that played against world champions. They did a single training run that took 10 months. While the model was playing against world champions, they continued training for a few days, so that the resulting model used even more training compute: 820±50 PFlops/s·days. Finally, they also trained a Rerun model with 150±5 PFlops/s·days of compute. Source: Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/1912.06680 You cannot m…

Hogyan jött létre
Reported

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver
NVIDIA P100
Használt chipek
1,536
Chip-óra
10,911,744
Fali óra idő
7,104 hours (296 days)

"OpenAI Five is a single training run that ran from June 30th, 2018 to April 22nd, 2019. " --> 296 days

Teljesítményfogyasztás
786.4 kW
Számítási költség
$4,328,311

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Closed — provider access only
Modell hozzáférés
Unreleased
Képzés kód
Unreleased

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Határmodell
Yes
Miért követik nyomon
Highly cited,SOTA improvement

no standard benchmark results "On April 13th, 2019, OpenAI Five became the first AI system to defeat the world champions at an esports game." " it defeated the Dota 2 world champions in a best-of-three match and 99.4% of human players during a multi-day online showcase." "we ran OpenAI Five Arena, in which we opened OpenAI Five to the public for competitive online games from April 18-21, 2019. In total, Five played 3,193 teams in 7,257 total games, winning 99.4%"

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
2,137

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

OpenAI Five ki lett adva által OpenAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2019. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása dota 2.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 6.7 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA P100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A tanító készlet kb. futott 454,164,480,000 szöveg tokenjei

Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited,SOTA improvement.

Válaszok

OpenAI Five — gyakori kérdések

01

OpenAI Five— Ki készítette ezt?

Kiadta OpenAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

02

OpenAI Five— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

03

OpenAI Five— Mire használják?

Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot dota 2. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

04

OpenAI Five— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 6.7 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA P100. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

05

OpenAI Five— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.

06

OpenAI Five— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

07

OpenAI Five— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 159M. "We define a policy (π) as a function from the history of observations to a probability distribution over actions, which we parameterize as a recurrent neural network with approximately 159 million parameters (θ)." pg. 3 of paper source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..