NeuroChess
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.
- Pubblicato
- 2 December 1994
- Autori
- S. Thrun
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Games
- Compito
- Chess
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
- 72.3K
- Dati di addestramento
- 9,600,000 tokens
"Prior to learning an evaluation function, the model M (175 input, 165 hidden, and 175 output units)" = 58,090 parameters "NeuroChess then learns an evaluation network V (175 input units, 0 to 80 hidden units, and one output units)." = 14,161 parameters Total: 58,090 + 14,161 = 72,251
"is trained using a database of 120,000 expert games."
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
- 8.6 × 10¹¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
Lower bound: 0.3*2*24*60*60*1400000=72576000000=7.26e10 Upper bound: 0.3*14*24*60*60*1400000*20=10160640000000=1.02e13 Geometric mean: 858730812676=8.59e11 (speculative) "Thus far, experiments lasted for 2 days to 2 weeks on I to 20 SUN Sparc Stations. " SparcStation has 1.4 MFLOPS (https://ieeexplore.ieee.org/document/63671)
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
- Historical significance,Highly cited
- Registrare fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Learning to Play the Game of Chess
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Background
NeuroChess was published by its authors, in December 1994.
It works in Games, and is recorded as doing chess.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Cosa ci è voluto per costruirlo
Training it took roughly 8.6 × 10¹¹ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 9,600,000 tokens of text.
Its inclusion criterion is historical significance,Highly cited.
Risposte
NeuroChess — Domande frequenti
When was NeuroChess released?
NeuroChess was published in December 1994. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
A cosa serve NeuroChess?
NeuroChess works in Games, and is recorded as handling chess. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train NeuroChess?
Around 8.6 × 10¹¹ 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 NeuroChess?
None. NeuroChess 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 NeuroChess open source?
The licensing for NeuroChess was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does NeuroChess have?
NeuroChess has 72.3K parameters. "Prior to learning an evaluation function, the model M (175 input, 165 hidden, and 175 output units)" = 58,090 parameters "NeuroChess then learns an evaluation network V (175 input units, 0 to 80 hidden units, and one output units)." = 14,161 parameters Total: 58,090 + 14,161 = 72,251. 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.
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.