AlphaGo Zero
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su 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 October 2017
- Autori
- D Silver, J Schrittwieser, K Simonyan, I Antonoglou
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Games
- Compito
- Go
- Approach
- Self-supervised learning
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 46.4M
- Dati di addestramento
- 6,348,800,000 tokens
Input size: 19*19*17=6137, internal dimension 19*19 1 conv block 17*3*3*256=39168 39 residual blocks 2*3*3*256*256=1179648 Policy head 256*2+2*19*19*(19*19+2)=262598 Value head 256*1+1*19*19*256+256*1=92928 Total: 39168+39*1179648+262598+92928=46400966
"Over the course of training, 29 million games of self-play were generated" Approx 200 moves per Go game on average https://homepages.cwi.nl/~aeb/go/misc/gostat.html Thus 200 * 29e6 = 5.8e9
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 6.5 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Third-party estimation,Hardware
Updating this compute estimate to only account for direct training compute, not synthetic data generation compute. Number of connections (to calculate forward FLOP) Input size: 19*19*17, Assuming internal dimension stays at 19*19 1 conv block 19*19*17*3*3*256=14139648 40 residual blocks 19*19*2*3*3*256*256=425852928 Policy head 19*19*256*2+2*19*19*(19*19+2)=446918 Value head 19*19*256*1+1*19*19*256+256*1=185088 Total: 14139648+40*425852928+446918+185088=17048888774 Forward FLOP: 2*17048888774=3…
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- Google TPU v1
- Tempo di orologio muro
- 480 hours (20 days)
- Compute cost
- $1,214
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Frontier model
- Yes
- Perché viene tracciato
- Highly cited
- Registrare fiducia
- Confident
- Citations
- 10,021
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Mastering the game of Go without human knowledge
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Where it came from
AlphaGo Zero was published by DeepMind, in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, in October 2017. It comes out of industry.
It works in Games, and is recorded as doing go.
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
The training run consumed about 6.5 × 10²⁰ FLOP, on Google TPU v1. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The training set ran to roughly 6,348,800,000 tokens.
Its inclusion criterion is highly cited.
Risposte
AlphaGo Zero — Domande frequenti
How much compute was used to train AlphaGo Zero?
Around 6.5 × 10²⁰ FLOP, on Google TPU v1. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run AlphaGo Zero?
None. AlphaGo Zero is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is AlphaGo Zero open source?
No. AlphaGo Zero has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does AlphaGo Zero have?
AlphaGo Zero has 46.4M parameters. Input size: 19*19*17=6137, internal dimension 19*19 1 conv block 17*3*3*256=39168 39 residual blocks 2*3*3*256*256=1179648 Policy head 256*2+2*19*19*(19*19+2)=262598 Value head 256*1+1*19*19*256+256*1=92928 Total: 39168+39*1179648+262598+92928=46400966. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created AlphaGo Zero?
AlphaGo Zero was published by DeepMind, based in United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, categorised as industry.
When was AlphaGo Zero released?
AlphaGo Zero was published in October 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is AlphaGo Zero used for?
AlphaGo Zero works in Games, and is recorded as handling go. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.