120 подписчиков

Google DeepMind создал модель-трансформер, которая играет в шахматы на уровне супергроссмейстера (рейтинг ЭЛО 2895), не используя традиционных алгоритмов поиска или планирования

Статья, вышла в феврале 2024 года

Ключевые моменты:

• 270.000.000 параметров, обученных на 10.000.000 шахматных партий

• всего 56 точек данных на параметр для достижения уровня гроссмейстера

• успешно решает новые шахматные головоломки, которых не видела при обучении

• работает, просто предсказывая следующий лучший ход

Почему это важно:

• демонстрирует силу обучения на больших данных без специфических для домена алгоритмов

• опровергает мнение, что языковые модели не работают с новыми данными

Открывает перспективы применения подхода в других сложных областях:

• финансовое моделирование

• научные исследования

• логистика и планирование

• медицинская диагностика

• автономное вождение

Это исследование показывает, что при достаточном количестве данных и вычислительной мощности, современные архитектуры ИИ способны решать сложнейшие задачи без специальных правил, полагаясь на "интуицию", выработанную в процессе обучения

Около минуты

18 октября 2024