Hide and Seek
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
- 17 September 2019
- Autorzy
- Bowen Baker, Ingmar Kanitscheider, Todor Markov, Yi Wu, Glenn Powell, Bob McGrew, Igor Mordatch
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Games
- Zadanie
- Hide and seek
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 1.6M
- Dane treningowe
- 120,000,000,000 tokens
"The default model, which uses a batch size of 64,000 and 1.6 million parameters,..." pg. 7 of the Hide and Seek paper, stored in "RL papers" source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
"The default model, which uses a batch size of 64,000 and 1.6 million parameters, requires 132.3 million episodes (31.7 billion frames) over 34 hours of training to reach stage 4 of the skill progression, i.e. ramp defense." But the full number of episodes, e.g. Figure 1, is 500 million. 500 / 132.3 * 31.7B ~= 120B.
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
- 1.2 × 10¹⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting,Third-party estimation
1.6e6 * 2 * 120e9 * 3 ~= 1.15e18 FLOP. We assume the single convolution on the lidar input is negligible, and the rest of the model (which consists of MLPs, self-attention and LSTM) has roughly 1 multiply-add per parameter. The following source has a similar estimate but does not adjust for the full number of episodes: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
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
code for environment, but don't see training/inference code, MIT: https://github.com/openai/multi-agent-emergence-environments
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 752
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Emergent Tool Use From Multi-Agent Autocurricula
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Hide and Seek został opublikowany przez OpenAI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2019. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Games, i jest zapisany jako wykonujący zadanie hide and seek.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 1.2 × 10¹⁸ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 120,000,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Hide and Seek — częste pytania
Hide and Seek— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Games, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie hide and seek. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Hide and Seek— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.2 × 10¹⁸ 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.
Hide and Seek— 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.
Hide and Seek— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Hide and Seek— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1.6M. "The default model, which uses a batch size of 64,000 and 1.6 million parameters,..." pg. 7 of the Hide and Seek paper, stored in "RL papers" 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.
Hide and Seek— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez OpenAI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Hide and Seek— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.