MuZero
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
- 19 November 2019
- Autori
- J Schrittwieser, I Antonoglou, T Hubert, K Simonyan
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Games
- Compito
- Atari
- Approccio
- Self-supervised 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
- 36.9M
- Dati di addestramento
- 12,288,000,000 tokens
Both the representation and dynamics function use the same architecture asAlphaZero, but with 16 instead of20 residual blocks [15]. We use 3x3 kernels and 256 hidden planes for each convolution. Previous downsampling: • 1 convolution with stride 2 and 128 output planes, output resolution 48x48.• 2 residual blocks with 128 planes• 1 convolution with stride 2 and 256 output planes, output resolution 24x24.• 3 residual blocks with 256 planes.• Average pooling with stride 2, output resolution …
Table 1 https://arxiv.org/pdf/1911.08265.pdf
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
- 4.8 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
third-generation Google Cloud TPU (For each board game, we used 16 TPUs for training and 1000 TPUs for self-play) For each game in Atari, we used 8 TPUs for training and 32 TPUs for self-play Training for 12 hours (for Atari) Data from Parameter, Compute and Data Trends in Machine Learning Google v3 TPU: 1.23E+14 FLOP/s (although with the caveat that it might be not applicable) Utilization rate In LaMDA: Language Models for Dialog Applications, they report for TPU V3: 56.5% Calculations for Ata…
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.
- Perché è monitorato
- Highly cited,SOTA improvement
- Record fiducia
- Speculative
- Citazioni
- 2,491
"When evaluated on 57 different Atari games - the canonical video game environment for testing AI techniques, in which model-based planning approaches have historically struggled - our new algorithm achieved a new state of the art. "
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Mastering Atari Go Chess and Shogi by Planning with a Learned Model
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
MuZero è stato pubblicato da DeepMind, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante November 2019. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Games, ed è registrato come eseguire il compito di atari.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 4.8 × 10¹⁹ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 12,288,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: highly cited,SOTA improvement.
Risposte
MuZero — domande comuni
MuZero— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.8 × 10¹⁹ FLOP. 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.
MuZero— 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.
MuZero— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
MuZero— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 36.9M. Both the representation and dynamics function use the same architecture asAlphaZero, but with 16 instead of20 residual blocks [15]. We use 3x3 kernels and 256 hidden planes for each convolution. Previous downsampling: • 1 convolution with stride 2 and 128 output planes, output resolution 48x48.• 2 residual blocks with 128 planes• 1 convolution with stride 2 and 256 output planes, output resolution 24x24.• 3 residual blocks with 256 planes.• Average pooling with stride 2, output resolution 12x12.• 3 residual blocks with 256 planes.• Average pooling with stride 2, output resolution 6x6. 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.
MuZero— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da DeepMind, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come industry.
MuZero— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2019. 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.
MuZero— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Games, e viene registrato come gestire il compito di atari. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
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.