NeuroChess
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.
- Közölt
- 2 December 1994
- Szerzők
- S. Thrun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Games
- Feladat
- Chess
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
- 72.3K
- Képzési adatok
- 9,600,000 tokens
"Prior to learning an evaluation function, the model M (175 input, 165 hidden, and 175 output units)" = 58,090 parameters "NeuroChess then learns an evaluation network V (175 input units, 0 to 80 hidden units, and one output units)." = 14,161 parameters Total: 58,090 + 14,161 = 72,251
"is trained using a database of 120,000 expert 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
- 8.6 × 10¹¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
Lower bound: 0.3*2*24*60*60*1400000=72576000000=7.26e10 Upper bound: 0.3*14*24*60*60*1400000*20=10160640000000=1.02e13 Geometric mean: 858730812676=8.59e11 (speculative) "Thus far, experiments lasted for 2 days to 2 weeks on I to 20 SUN Sparc Stations. " SparcStation has 1.4 MFLOPS (https://ieeexplore.ieee.org/document/63671)
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
- Historical significance,Highly cited
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning to Play the Game of Chess
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
NeuroChess ki lett adva által its authors, alatt December 1994.
Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása chess.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 8.6 × 10¹¹ 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 9,600,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: historical significance,Highly cited.
Válaszok
NeuroChess — gyakori kérdések
NeuroChess— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 1994. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
NeuroChess— Mire használják?
Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot chess. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
NeuroChess— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 8.6 × 10¹¹ 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.
NeuroChess— 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.
NeuroChess— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
NeuroChess— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 72.3K. "Prior to learning an evaluation function, the model M (175 input, 165 hidden, and 175 output units)" = 58,090 parameters "NeuroChess then learns an evaluation network V (175 input units, 0 to 80 hidden units, and one output units)." = 14,161 parameters Total: 58,090 + 14,161 = 72,251. 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..