NeuroChess

Zamknięte wagi 72.3K parametry December 1994

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.

Opublikowany
2 December 1994
Autorzy
S. Thrun

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Games
Zadanie
Chess

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
72.3K

"Prior to learning an evaluation function, the model M (175 input, 165 hidden, and 175 output units)" = 58,090 parameters "NeuroChess then learns an evaluation network V (175 input units, 0 to 80 hidden units, and one output units)." = 14,161 parameters Total: 58,090 + 14,161 = 72,251

Dane treningowe
9,600,000 tokens

"is trained using a database of 120,000 expert games."

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
8.6 × 10¹¹ FLOP

Lower bound: 0.3*2*24*60*60*1400000=72576000000=7.26e10 Upper bound: 0.3*14*24*60*60*1400000*20=10160640000000=1.02e13 Geometric mean: 858730812676=8.59e11 (speculative) "Thus far, experiments lasted for 2 days to 2 weeks on I to 20 SUN Sparc Stations. " SparcStation has 1.4 MFLOPS (https://ieeexplore.ieee.org/document/63671)

Jak to zostało ustalone
Hardware

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Model Frontier
Yes
Dlaczego to jest śledzone
Historical significance,Highly cited
Zapisz pewność
Speculative

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Learning to Play the Game of Chess
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Tło

NeuroChess został opublikowany przez its authors, podczas December 1994.

Działa w dziedzinie Games, i jest zapisany jako wykonujący zadanie chess.

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

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 8.6 × 10¹¹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Został wytrenowany na korpusie około 9,600,000 Tokeny tekstu.

Kryterium włączenia: historical significance,Highly cited.

Odpowiedzi

NeuroChess — częste pytania

01

NeuroChess— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 1994. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

02

NeuroChess— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Games, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie chess. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

03

NeuroChess— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 8.6 × 10¹¹ 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.

04

NeuroChess— 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.

05

NeuroChess— czy jest open weight?

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

06

NeuroChess— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 72.3K. "Prior to learning an evaluation function, the model M (175 input, 165 hidden, and 175 output units)" = 58,090 parameters "NeuroChess then learns an evaluation network V (175 input units, 0 to 80 hidden units, and one output units)." = 14,161 parameters Total: 58,090 + 14,161 = 72,251. 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.