Libratus
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 19 August 2017
- Autori
- N Brown, T Sandholm, S Machine
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito 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 il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
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
- 5.5 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
"In total, Libratus used about 25 million core hours. Of those, about 13 million core hours were used for exploratory experiments and evaluation. About 6 million core hours were spent on the initial abstraction and equilibrium finding component, another 3 million were used for nested subgame solving, and about 3 million were used on the self-improvement algorithm." "Like many data-centric supercomputers, Bridges offers a relatively a modest number of FLOPS, but lots of memory: 895 teraflops and…
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Chip-hours
- 857,000
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.
- Perché viene tracciato
- SOTA improvement
- Registrare fiducia
- Likely
- Citazioni
- 104
Claims to be first ML system to reach superhuman level at No Limit Poker Texas Hold Em "Heads-up nolimit Texas Hold’em has long been the primary benchmark challenge for imperfect-information games. In January 2017 Libratus beat a team of four top-10 headsup no-limit specialist professionals in a 120,000-hand 20-day Brains vs. AI challenge match. That is the first time an AI has beaten top humans in this game. Libratus beat the humans by a large margin (147 mbb/hand), with 99.98% statistical sig…
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Libratus: The Superhuman AI for No-Limit Poker
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Background
Libratus was published by Carnegie Mellon University (CMU), in United States of America, in August 2017. academia is the category the publisher falls under.
It works in Games, and is recorded as doing poker.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Come è stato addestrato
Producing it required around 5.5 × 10²⁰ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Viene tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: miglioramento sOTA.
Risposte
Libratus — Domande frequenti
What is Libratus used for?
Libratus works in Games, and is recorded as handling poker. 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.
How much compute was used to train Libratus?
Around 5.5 × 10²⁰ FLOP. 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 Libratus?
None. Libratus 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 Libratus open source?
No. Libratus has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Libratus have?
No parameter count has been published for Libratus, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Libratus?
Libratus was published by Carnegie Mellon University (CMU), based in United States of America, categorised as academia.
When was Libratus released?
Libratus was published in August 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.
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.