Libratus
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 19 August 2017
- Szerzők
- N Brown, T Sandholm, S Machine
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Games
- Feladat
- Poker
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
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
- 5.5 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"In total, Libratus used about 25 million core hours. Of those, about 13 million core hours were used for exploratory experiments and evaluation. About 6 million core hours were spent on the initial abstraction and equilibrium finding component, another 3 million were used for nested subgame solving, and about 3 million were used on the self-improvement algorithm." "Like many data-centric supercomputers, Bridges offers a relatively a modest number of FLOPS, but lots of memory: 895 teraflops and…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Chip-óra
- 857,000
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.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 104
Claims to be first ML system to reach superhuman level at No Limit Poker Texas Hold Em "Heads-up nolimit Texas Hold’em has long been the primary benchmark challenge for imperfect-information games. In January 2017 Libratus beat a team of four top-10 headsup no-limit specialist professionals in a 120,000-hand 20-day Brains vs. AI challenge match. That is the first time an AI has beaten top humans in this game. Libratus beat the humans by a large margin (147 mbb/hand), with 99.98% statistical sig…
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Libratus: The Superhuman AI for No-Limit Poker
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
Libratus ki lett adva által Carnegie Mellon University (CMU), az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2017. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása poker.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 5.5 × 10²⁰ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
Libratus — gyakori kérdések
Libratus— Mire használják?
Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot poker. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Libratus— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 5.5 × 10²⁰ FLOP. 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.
Libratus— 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.
Libratus— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Libratus— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Libratus— Ki készítette ezt?
Kiadta Carnegie Mellon University (CMU), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Libratus— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..