MuZero
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
- DeepMind
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 19 November 2019
- Autorzy
- J Schrittwieser, I Antonoglou, T Hubert, K Simonyan
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Games
- Zadanie
- Atari
- 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
- 36.9M
- Dane treningowe
- 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
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
- 4.8 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- 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…
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
- Speculative
- Cytaty
- 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. "
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Mastering Atari Go Chess and Shogi by Planning with a Learned Model
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
MuZero został opublikowany przez DeepMind, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas November 2019. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Games, i jest zapisany jako wykonujący zadanie atari.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 4.8 × 10¹⁹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 12,288,000,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited,SOTA improvement.
Odpowiedzi
MuZero — częste pytania
MuZero— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 4.8 × 10¹⁹ FLOP. 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.
MuZero— 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.
MuZero— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
MuZero— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 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. 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.
MuZero— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez DeepMind, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry.
MuZero— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
MuZero— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Games, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie atari. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.