将棋AIの強化学習の基礎が根底から変わりそうな件 | やねうら王公式サイト

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T-norf なるほど分からんと思ったけど、o1と相談したら理解できた。NN学習で「深く探索した教師データ」を作成するより、「巨大ニューラルネットワークが局面見て出した教師データ」を使った方が計算効率が良いってことね

2024/12/31 リンク

endo_5501 “強化学習での教師生成のために(探索を行って)質の高い教師を生成する必要はなく、既存の(質の低い)教師データで桁違いに大きなモデルに学習させて、そいつを蒸留するほうが低い計算コストで済む可能性がある”

AI

2024/12/30 リンク

koKekkoh 他のコメの『分からないことをAIに聞く』という手法が参考になった。

2024/12/31 リンク

GARAPON 計算量はそうかもしらんがそんな手があったのかよ！！みたいな定石をはずれた打ち手は無くなりそうじゃない？

2024/12/31 リンク

RySa 大局観で学習しても充分強くなるって事？仕組みを詳しく知りたいな。

2024/12/31 リンク

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将棋AIの強化学習の基礎が根底から変わりそうな件 | やねうら王公式サイト

将棋 AIでは、教師(教師局面)を生成して、そこから評価関数パラメーターの学習を行っている。AlphaZeroな... 将棋 AIでは、教師(教師局面)を生成して、そこから評価関数パラメーターの学習を行っている。AlphaZeroなんかもそうしている。教師は、実際に対局して生成する。ところが、この対局は、1手指すごとに何千とか何万とかの局面を探索しないといけない。Deep Learning(以下DLと略す)系の将棋 AIの場合、何千とか何万の局面を探索すということは、その回数だけ推論を行うということである。普通、学習は、順伝播逆伝播で、順伝播のコストをCとすると、逆伝播は2Cぐらい、つまり合計で3Cぐらいの計算コストを要するのだが、推論(これは順伝播)はCだから、要するに学習は3倍のコストを要する。ところが、教師生成時に1手指すのに仮に1万局面探索するとしたら、10000Cかかるわけで、これは学習コスト(3C)の3333倍である。というように、教師生成のコストは学習時のコストとは比較にならないほどのコスト

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wushi2025/01/07
misshiki2025/01/06
mjtai2025/01/03
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yk_uminami2025/01/01

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