AlphaGo Lee
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
- 27 January 2016
- Szerzők
- David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison, Arthur Guez, Laurent Sifre, George van den Driessche, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, Veda Panneershelvam, Marc Lanctot, Sander Dieleman, Dominik Grewe, John Nham, Nal Kalchbrenner, Ilya Sutskever, Timothy Lillicrap, Madeleine Leach, Koray Kavukcuoglu, Thore Graepel, Demis Hassabis
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Games
- Feladat
- Go
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
- 300,000,000 tokens
We trained the policy network pσ to classify positions according to expert moves played in the KGS data set. This data set contains 29.4 million positions from 160,000 games played by KGS 6 to 9 dan human players; 35.4% of the games are handicap games.
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
- 1.9 × 10²¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Comparison with other models
This number is pretty uncertain. I expect it to be right to around a factor of 3, at least compared to AlphaGo Fan. The architecture used was pretty much the same as AlphaGo Fan, but it was "trained for longer" and had around 5.33x the number of convolutional layers of AlphaGo Fan (256/48 = 5.33). The convolutional layers are the major contributor to the training compute, so I somewhat arbitrarily just multiply the compute for AlphaGo Fan by 5. Thus 3.8e20 * 5 = 1.9e21 Otherwise there has be…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 696 hours (29 days)
- Számítási költség
- $22,207
Training times are given for several components: - Policy network classifier: 3 weeks - Policy network RL: 1 day - Value network regression: 1 week - Rollout policy: "Similar to the policy network, the weights π of the rollout policy are trained from 8 million positions from human games on the Tygem server to maximize log likelihood by stochastic gradient descent. Rollouts execute at approximately 1,000 simulations per second per CPU thread on an empty board." could suggest (8M sims / 1000 sims/…
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
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 18,175
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
AlphaGo Lee ki lett adva által DeepMind, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt January 2016. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása go.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.9 × 10²¹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 300,000,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
AlphaGo Lee — gyakori kérdések
AlphaGo Lee— Mikor adták ki?
Kibocsátották a January 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
AlphaGo Lee— Mire használják?
Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot go. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
AlphaGo Lee— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.9 × 10²¹ 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.
AlphaGo Lee— 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.
AlphaGo Lee— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
AlphaGo Lee— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
AlphaGo Lee— Ki készítette ezt?
Kiadta DeepMind, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
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..