論文の概要: The Chess Transformer: Mastering Play using Generative Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04057v5
- Date: Fri, 18 Sep 2020 17:12:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-03 19:21:41.629198
- Title: The Chess Transformer: Mastering Play using Generative Language Models
- Title(参考訳): Chess Transformer: 生成言語モデルを用いたマスタリングプレイ
- Authors: David Noever, Matt Ciolino and Josh Kalin
- Abstract要約: この研究は、自然言語トランスフォーマーがより汎用的な戦略的モデリングをサポートできることを実証している。
自然言語スキルの学習に加えて、抽象トランスフォーマーアーキテクチャはチェスボード上で意味のある動きを生成することができる。
我々は、このトランスフォーマーの約束、特に他の戦略ゲームに基づいて、今後の作業が構築されることを期待している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work demonstrates that natural language transformers can support more
generic strategic modeling, particularly for text-archived games. In addition
to learning natural language skills, the abstract transformer architecture can
generate meaningful moves on a chessboard. With further fine-tuning, the
transformer learns complex gameplay by training on 2.8 million chess games in
Portable Game Notation. After 30,000 training steps, OpenAI's Generative
Pre-trained Transformer (GPT-2) optimizes weights for 774 million parameters.
This fine-tuned Chess Transformer generates plausible strategies and displays
game formations identifiable as classic openings, such as English or the Slav
Exchange. Finally, in live play, the novel model demonstrates a
human-to-transformer interface that correctly filters illegal moves and
provides a novel method to challenge the transformer's chess strategies. We
anticipate future work will build on this transformer's promise, particularly
in other strategy games where features can capture the underlying complex rule
syntax from simple but expressive player annotations.
- Abstract(参考訳): この研究は、自然言語トランスフォーマーがより汎用的な戦略的モデリング、特にテキスト構造化ゲームをサポートできることを実証している。
自然言語スキルの習得に加えて、抽象トランスフォーマーアーキテクチャはチェス盤上で意味のある動きを生成することができる。
さらなる微調整により、トランスフォーマーはポータブルゲーム表記で2800万のチェスゲームを訓練することで複雑なゲームプレイを学習する。
30,000のトレーニングステップの後、OpenAIのGenerative Pre-trained Transformer (GPT-2)は7億7400万のパラメータの重量を最適化する。
この微調整されたチェストランスフォーマーは、妥当な戦略を生成し、英語やスラヴ交換のような古典的な開口部として識別可能なゲーム形成を表示する。
最後に、ライブプレイにおいて、新しいモデルは、不正な動きを正しくフィルターし、トランスフォーマーのチェス戦略に挑戦する新しい方法を提供する、人間とトランスフォーマーのインターフェースを実証する。
特に、シンプルで表現力に富んだプレーヤアノテーションから複雑なルール構文をキャプチャできる他の戦略ゲームでは、今後の作業がこのトランスフォーマーの約束に基づいて構築されることを期待しています。
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