TD-Gammon
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
- IBM
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 1 May 1992
- Auteurs
- G Tesauro
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Games
- Taak
- Backgammon
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
- 25K
- Training gegevens
- 6,300,000 tokens
"The best performance was obtained with a network containing 80 hidden units and over 25,000 weights."
"This network was trained for over 300,000 training games" Each backgammon game has an avg of around 21 movements https://www.bkgm.com/rgb/rgb.cgi?view+712
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
- 1.8 × 10¹³ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Third-party estimation,Operation counting,Hardware
Extracted from AI and Compute (https://openai.com/blog/ai-and-compute/) charts by using https://automeris.io/WebPlotDigitizer/. OpenAI estimate: 1.8e13 Hardware estimate (likely overestimates due to simulation effort) "on an IBM RS/6000 workstation, the smallest network was trained in several hours, while the largest net required two weeks of simulation time." IBM RS/6000 achieves 1.5 GFLOPS on Linpack (https://link.springer.com/rwe/10.1007/978-0-387-09766-4_232) 14*24*60*60*0.5*1500000000=9.…
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
- Highly cited,Historical significance
- Record vertrouwen
- Speculative
- Citaties
- 1,344
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Practical Issues in Temporal Difference Learning
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
TD-Gammon werd gepubliceerd door IBM, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens May 1992. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van backgammon.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Training en herkomst
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 1.8 × 10¹³ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 6,300,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: highly cited,Historical significance.
Antwoorden
TD-Gammon — veelgestelde vragen
TD-Gammon— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Games, en wordt geregistreerd als het afhandelen van backgammon. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
TD-Gammon— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.8 × 10¹³ 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.
TD-Gammon— 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.
TD-Gammon— 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.
TD-Gammon— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 25K. "The best performance was obtained with a network containing 80 hidden units and over 25,000 weights.". 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.
TD-Gammon— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door IBM, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
TD-Gammon— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in May 1992. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
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.