IMPALA
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
- DeepMind
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 5 February 2018
- Szerzők
- Lasse Espeholt, Hubert Soyer, Remi Munos, Karen Simonyan, Volodymir Mnih, Tom Ward, Yotam Doron, Vlad Firoiu, Tim Harley, Iain Dunning, Shane Legg, Koray Kavukcuoglu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Games
- Feladat
- Atari
- 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
- 1.6M
- Képzési adatok
- 11,400,000,000 tokens
"Figure 3 in the paper states that the large architecture has 1.6 million parameters. I am using the large model because it was the only one trained on all the Atari games at once, which seems like the most impressive task in the suite." Source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
From fig 6, there were 1e10 environment frames, and 24 agents. Thus we note down 2.4e11 for the "dataset size"
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
- 1.7 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Third-party estimation
Source: Ajeya Cotra and Tom Davidson, https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
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
- Chip-óra
- 100
- Fali óra idő
- 100 hours
- Teljesítményfogyasztás
- 286 W
- Számítási költség
- $53
Maximum training time for IMPALA is 100 hours according to Figure 6. This seems to refer to the 1 GPU model. The 8 GPU model looks to have been trained about 1/8 as long.
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
- Open source
training code, Apache license: https://github.com/google-deepmind/scalable_agent
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited,SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 1,829
not an absolute SOTA "IMPALA is able to achieve better performance than previous agents with less data" "We demonstrate the effectiveness of IMPALA for multi-task reinforcement learning on DMLab-30 (a set of 30 tasks from the DeepMind Lab environment (Beattie et al., 2016)) and Atari-57 (all available Atari games in Arcade Learning Environment (Bellemare et al., 2013a)). Our results show that IMPALA is able to achieve better performance than previous agents with less data"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- IMPALA: Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted Actor-Learner Architectures
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
IMPALA ki lett adva által DeepMind, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt February 2018. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása atari.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 1.7 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA P100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 11,400,000,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited,SOTA improvement.
Válaszok
IMPALA — gyakori kérdések
IMPALA— Ki készítette ezt?
Kiadta DeepMind, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
IMPALA— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
IMPALA— Mire használják?
Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot atari. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
IMPALA— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.7 × 10²⁰ 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.
IMPALA— 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.
IMPALA— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
IMPALA— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.6M. "Figure 3 in the paper states that the large architecture has 1.6 million parameters. I am using the large model because it was the only one trained on all the Atari games at once, which seems like the most impressive task in the suite." 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.
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..