OpenAI Five Rerun
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- OpenAI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 13 December 2019
- Autorzy
- Christopher Berner, Greg Brockman, Brooke Chan, Vicki Cheung, Przemysław “Psyho" Dębiak, Christy Dennison, David Farhi, Quirin Fischer, Shariq Hashme, Chris Hesse, Rafal Józefowicz, Scott Gray, Catherine Olsson, Jakub Pachocki, Michael Petrov, Henrique Pondé de Oliveira Pinto, Jonathan Raiman, Tim Salimans, Jeremy Schlatter, Jonas Schneider, Szymon Sidor, Ilya Sutskever, Jie Tang, Filip Wolski, Su…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Games
- Zadanie
- Dota 2
- Podejście
- Self-supervised learning
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 159M
- Dane treningowe
- 53,084,160,000 tokens
"We define a policy (π) as a function from the history of observations to a probability distribution over actions, which we parameterize as a recurrent neural network with approximately 159 million parameters (θ)." pg. 3 of paper source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
54k iterations (Fig 7) with a batch size of 983040 (Table 2)
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 1.3 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Third-party estimation
THIS CALCULATION IS FOR RERUN "Rerun took 2 months and 150 ± 5 PFlops/s·days of compute (see Figure 4)" source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA P100
- Zastosowane chipy
- 512
- Pobór mocy
- 262.1 kW
- Koszt obliczeniowy
- $321,106
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited,SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 2,137
"On April 13th, 2019, OpenAI Five became the first AI system to defeat the world champions at an esports game."
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
OpenAI Five Rerun został opublikowany przez OpenAI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2019. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Games, i jest zapisany jako wykonujący zadanie dota 2.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.3 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA P100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 53,084,160,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited,SOTA improvement.
Odpowiedzi
OpenAI Five Rerun — częste pytania
OpenAI Five Rerun— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
OpenAI Five Rerun— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Games, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie dota 2. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
OpenAI Five Rerun— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.3 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA P100. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
OpenAI Five Rerun— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
OpenAI Five Rerun— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
OpenAI Five Rerun— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 159M. "We define a policy (π) as a function from the history of observations to a probability distribution over actions, which we parameterize as a recurrent neural network with approximately 159 million parameters (θ)." pg. 3 of paper source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
OpenAI Five Rerun— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez OpenAI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.