Pluribus
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
- Facebook AI Research
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America, France
- Pubblicato
- 11 July 2019
- Autori
- Noam Brown, Tuomas Sandholm
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Games
- Compito
- Poker
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.
- Dati di addestramento
- tokens
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
- 6.6 × 10¹⁶ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
Trained in 8 days on a 64 core CPU https://ai.facebook.com/blog/pluribus-first-ai-to-beat-pros-in-6-player-poker/ "We trained the blueprint strategy for Pluribus in eight days on a 64-core server and required less than 512 GB of RAM. No GPUs were used. At typical cloud computing instance rates, it would cost less than $150 to train." Guess: trained on i7 Intel CPU, approx 5e9 FLOP/s for each core. https://epoch.ai/blog/estimating-training-compute 8 days, 64 cores, 5e9 FLOP/s, 30% utilization
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
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 797
first to beat humans at multiplayer poker: "Developing a superhuman AI for multiplayer poker was the widely,recognized main remaining milestone. In this paper we describe Pluribus, an AI capable of defeating elite human professionals in six-player no-limit Texas hold’em poker, the most commonly played poker format in the world."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Superhuman AI for multiplayer poker
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Pluribus è stato pubblicato da Facebook AI Research, nel paese registrato come United States of America, durante July 2019. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Games, ed è registrato come eseguire il compito di poker.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 6.6 × 10¹⁶ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Pluribus — domande comuni
Pluribus— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 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.
Pluribus— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Games, e viene registrato come gestire il compito di poker. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Pluribus— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.6 × 10¹⁶ 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.
Pluribus— 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.
Pluribus— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Pluribus— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Pluribus— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Facebook AI Research, 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.