AlphaProof
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 25 July 2024
- Autori
- AlphaProof development was led by Thomas Hubert, Rishi Mehta and Laurent Sartran AlphaProof was developed with key contributions from Hussain Masoom, Aja Huang, Miklós Z. Horváth, Tom Zahavy, Vivek Veeriah, Eric Wieser, Jessica Yung, Lei Yu, Yannick Schroecker, Julian Schrittwieser, Ottavia Bertolli, Borja Ibarz, Edward Lockhart, Edward Hughes, Mark Rowland, Grace Margand. Alex Davies and Daniel Z…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Mathematics
- Compito
- Automated theorem proving, Quantitative reasoning
- Approccio
- Reinforcement learning
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 3B
- Dati di addestramento
- tokens
"Total Parameters: 3B" from Supplemental Data Table 2: Prover network architecture hyperparameters.
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- AlphaProof, a new reinforcement-learning based system for formal math reasoning
- Ultimo aggiornamento
- 10 March 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
AlphaProof è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante July 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Mathematics, ed è registrato come eseguire il compito di automated theorem proving, Quantitative reasoning.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
AlphaProof — domande comuni
AlphaProof— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
AlphaProof— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Mathematics, e viene registrato come gestire il compito di automated theorem proving, Quantitative reasoning. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
AlphaProof— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
AlphaProof— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
AlphaProof— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 3B. "Total Parameters: 3B" from Supplemental Data Table 2: Prover network architecture hyperparameters. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
AlphaProof— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.