Advantage Learning

Zárt súlyok Google DeepMind December 2015

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
Google DeepMind
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
15 December 2015
Szerzők
MG Bellemare, G Ostrovski, A Guez

Mit csinál

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

Tartomány
Games
Feladat
Atari

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
100,000,000 tokens

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

"We use our operators to obtain state-of-the-art empirical results on the Arcade Learning Environment (Bellemare et al. 2013)."

Nyilvántartási bizalom
Unknown
Hivatkozások
166

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Increasing the Action Gap: New Operators for Reinforcement Learning
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

Advantage Learning ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2015. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

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

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

Képzés és származás

A tanító készlet kb. futott 100,000,000 szöveg tokenjei

Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.

Válaszok

Advantage Learning — gyakori kérdések

01

Advantage Learning— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

02

Advantage Learning— Ki készítette ezt?

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

03

Advantage Learning— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2015. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

04

Advantage Learning— Mire használják?

Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot atari. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

05

Advantage Learning— 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

Advantage Learning— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

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..