DeepStack
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of Alberta,Charles University,Czech Technical University
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia
- Kraj
- Canada, Czechia
- Opublikowane
- 6 January 2017
- Autorzy
- Matej Moravčík, Martin Schmid, Neil Burch, Viliam Lisý, Dustin Morrill, Nolan Bard, Trevor Davis, Kevin Waugh, Michael Johanson, Michael Bowling
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Games
- Zadanie
- Poker
- Numerical format
- FP32
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 2.5M
- Dane treningowe
- 25,380,000,000 tokens
Figure 3, p.9 source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389
"The turn network was trained by solving 10 million randomly generated poker turn games. These turn games used randomly generated ranges, public cards, and a random pot size (10)."
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 1.4 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
The largest source of compute necessary for training seems to be the data generation job on 20 GPUs. We count this towards the training compute because it requires simulation using the network. This is analogous to the AlphaGo systems simulating Go games. From p.26: "For the flop network, one million poker flop situations (from after the flop cards are dealt) were generated and solved. These situations were solved using DeepStack’s depth limited solver with the turn network used for the counter…
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Chips użyte
- 20
- Chip-hours
- 4,368
- Wall-clock time
- 218 hours (9.1 days)
from compute notes - around 9 days - half a year of GPU compute using 20 GPUs
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Dlaczego jest śledzone
- SOTA improvement
- Zaufanie do nagrania
- Speculative
- Cytacje
- 998
first human-competitive poker AI, confirmed by website: https://www.deepstack.ai/
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- DeepStack: Expert-Level Artificial Intelligence in No-Limit Poker
- Ostatnia aktualizacja
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
DeepStack was published by University of Alberta,Charles University,Czech Technical University, in Canada, in January 2017. It comes out of academia,Academia,Academia.
It works in Games, and is recorded as doing poker.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Co poszło w budowę tego
The training run consumed about 1.4 × 10¹⁹ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 25,380,000,000 tokens of text.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Odpowiedzi
DeepStack — Często zadawane pytania
How many parameters does DeepStack have?
DeepStack has 2.5M parameters. Figure 3, p.9 source: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Kj4Q5WADcDXtUJLIOfGTCE3tGvxNczEMwyy8QtgSkHk/edit#gid=54587040&fvid=1361937389. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created DeepStack?
DeepStack was published by University of Alberta,Charles University,Czech Technical University, based in Canada, categorised as academia,Academia,Academia.
When was DeepStack released?
DeepStack was published in January 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is DeepStack used for?
DeepStack works in Games, and is recorded as handling poker. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train DeepStack?
Around 1.4 × 10¹⁹ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run DeepStack?
None. DeepStack is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is DeepStack open source?
The licensing for DeepStack was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..