Adaptive Agent
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
- DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 18 January 2023
- Autori
- Adaptive Agent Team, Jakob Bauer, Kate Baumli, Satinder Baveja, Feryal Behbahani, Avishkar Bhoopchand, Nathalie Bradley-Schmieg, Michael Chang, Natalie Clay, Adrian Collister, Vibhavari Dasagi, Lucy Gonzalez, Karol Gregor, Edward Hughes, Sheleem Kashem, Maria Loks-Thompson, Hannah Openshaw, Jack Parker-Holder, Shreya Pathak, Nicolas Perez-Nieves, Nemanja Rakicevic, Tim Rocktäschel, Yannick Schroec…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Games
- Compito
- Open ended play
- 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
- 533M
- Dati di addestramento
- tokens
Table D.9
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 2.8 × 10²¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"AdA was implemented using JAX (Bradbury et al., 2018) and the DeepMind JAX Ecosystem (Babuschkin et al., 2020) and trained on 64 Google TPUv3 devices. The wall-clock time for training this version of AdA from scratch was approximately 5 weeks: 1 week to train the teacher, and 4 weeks to train AdA" 64 * 123 teraflop/s * 35 days * 24 * 3600 * 0.4 = 9.5e21 This might be for all single-agent experiments in the paper, or just for the 76M model in Table D.1, I'm not sure. In Table E.2, the 533M-pa…
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- Google TPU v3
- Tempo di parete
- 840 hours (35 days)
5 weeks. Possible that this is for multiple models
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
- Speculative
- Citazioni
- 157
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Human-Timescale Adaptation in an Open-Ended Task Space
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Adaptive Agent è stato pubblicato da DeepMind, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante January 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Games, ed è registrato come eseguire il compito di open ended play.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 2.8 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v3. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Adaptive Agent — domande comuni
Adaptive Agent— 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.
Adaptive Agent— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Adaptive Agent— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 533M. Table D.9. 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.
Adaptive Agent— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da DeepMind, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come industry.
Adaptive Agent— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 2023. 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.
Adaptive Agent— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Games, e viene registrato come gestire il compito di open ended play. 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.
Adaptive Agent— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.8 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v3. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
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.