NeuroChess
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.
- Gepubliceerd
- 2 December 1994
- Auteurs
- S. Thrun
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Games
- Taak
- Chess
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
- 72.3K
- Training gegevens
- 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."
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
- 8.6 × 10¹¹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- 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)
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.
- Grensmodel
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Historical significance,Highly cited
- Record vertrouwen
- Speculative
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Learning to Play the Game of Chess
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
NeuroChess werd gepubliceerd door its authors, tijdens December 1994.
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van chess.
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
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 8.6 × 10¹¹ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 9,600,000 tekstokens
De inclusiecriteria: historical significance,Highly cited.
Antwoorden
NeuroChess — veelgestelde vragen
NeuroChess— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 1994. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
NeuroChess— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het afhandelen van chess. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
NeuroChess— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 8.6 × 10¹¹ 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.
NeuroChess— 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.
NeuroChess— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
NeuroChess— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 72.3K. "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. 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.
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.