MuZero
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- DeepMind
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Gepubliceerd
- 19 November 2019
- Auteurs
- J Schrittwieser, I Antonoglou, T Hubert, K Simonyan
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Games
- Taak
- Atari
- Aanpak
- Self-supervised learning
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 36.9M
- Training gegevens
- 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
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 4.8 × 10¹⁹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- 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…
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited,SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Speculative
- Citaties
- 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. "
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Mastering Atari Go Chess and Shogi by Planning with a Learned Model
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
MuZero werd gepubliceerd door DeepMind, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens November 2019. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van atari.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 4.8 × 10¹⁹ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De trainingsset liep naar ongeveer 12,288,000,000 tekstokens
De inclusiecriteria: highly cited,SOTA improvement.
Antwoorden
MuZero — veelgestelde vragen
MuZero— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 4.8 × 10¹⁹ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
MuZero— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
MuZero— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
MuZero— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 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. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
MuZero— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door DeepMind, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als industry.
MuZero— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2019. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
MuZero— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het afhandelen van atari. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.