論文の概要: AlphaZero-Edu: Making AlphaZero Accessible to Everyone
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14636v1
- Date: Sun, 20 Apr 2025 14:29:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-29 23:14:24.411298
- Title: AlphaZero-Edu: Making AlphaZero Accessible to Everyone
- Title（参考訳）: AlphaZero-Edu:AlphaZeroが誰でも使えるようになる
- Authors: Binjie Guo, Hanyu Zheng, Guowei Su, Ru Zhang, Haohan Jiang, Xurong Lin, Hongyan Wei, Aisheng Mo, Jie Li, Zhiyuan Qian, Zhuhao Zhang, Xiaoyuan Cheng,
- Abstract要約: このAlphaZero-Eduは、AlphaZeroの数学的枠組みに基づく軽量で教育に焦点を当てた実装である。
主要なコンポーネントをアンタングルするモジュラーアーキテクチャを備えており、アルゴリズムプロセスの透過的な可視化を可能にしている。
五目マッチでは、人間の対戦相手に対する勝利率を一貫して達成し、例外的なパフォーマンスを見せている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.520853683436092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent years have witnessed significant progress in reinforcement learning, especially with Zero-like paradigms, which have greatly boosted the generalization and reasoning abilities of large-scale language models. Nevertheless, existing frameworks are often plagued by high implementation complexity and poor reproducibility. To tackle these challenges, we present AlphaZero-Edu, a lightweight, education-focused implementation built upon the mathematical framework of AlphaZero. It boasts a modular architecture that disentangles key components, enabling transparent visualization of the algorithmic processes. Additionally, it is optimized for resource-efficient training on a single NVIDIA RTX 3090 GPU and features highly parallelized self-play data generation, achieving a 3.2-fold speedup with 8 processes. In Gomoku matches, the framework has demonstrated exceptional performance, achieving a consistently high win rate against human opponents. AlphaZero-Edu has been open-sourced at https://github.com/StarLight1212/AlphaZero_Edu, providing an accessible and practical benchmark for both academic research and industrial applications.
- Abstract（参考訳）: 近年の強化学習,特にゼロライクなパラダイムは,大規模言語モデルの一般化と推論能力を大幅に向上させてきた。
それでも、既存のフレームワークは、しばしば実装の複雑さと再現性に悩まされている。
これらの課題に対処するために、AlphaZero-Eduという、AlphaZeroの数学的フレームワーク上に構築された軽量で教育に焦点を当てた実装を紹介した。
主要なコンポーネントをアンタングルするモジュラーアーキテクチャを備えており、アルゴリズムプロセスの透過的な可視化を可能にしている。
さらに、単一のNVIDIA RTX 3090 GPUでのリソース効率のトレーニングに最適化されており、高度に並列化されたセルフプレイデータ生成を備え、8プロセスで3.2倍のスピードアップを実現している。
五目マッチでは、人間の対戦相手に対する勝利率を一貫して達成し、例外的なパフォーマンスを見せている。
AlphaZero-Eduはhttps://github.com/StarLight1212/AlphaZero_Eduでオープンソース化され、学術研究と工業アプリケーションの両方でアクセス可能で実用的なベンチマークを提供している。
関連論文リスト
- Yi-Lightning Technical Report [65.64771297971843]
Yi-Lightningは私たちの最新のフラッグシップ大型言語モデル(LLM)です。
成績は最高で、アリーナでは6位にランクインした。
従来の静的なベンチマーク結果と実世界の動的人間の嗜好との顕著な相違を観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-02T08:22:56Z) - OpenR: An Open Source Framework for Advanced Reasoning with Large Language Models [61.14336781917986]
大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるためのオープンソースのフレームワークであるOpenRを紹介する。
OpenRは、データ取得、強化学習トレーニング、非自己回帰デコーディングを凝集性ソフトウェアプラットフォームに統合する。
私たちの研究は、OpenAIのo1モデルのコア技術と強化学習を探求する、オープンソースのフレームワークを初めて提供するものです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-12T23:42:16Z) - Inference Optimization of Foundation Models on AI Accelerators [68.24450520773688]
トランスフォーマーアーキテクチャを備えた大規模言語モデル(LLM)を含む強力な基礎モデルは、ジェネレーティブAIの新たな時代を支えている。
モデルパラメータの数が数十億に達すると、実際のシナリオにおける推論コストと高いレイテンシーが排除される。
このチュートリアルでは、AIアクセラレータを用いた補完推論最適化テクニックに関する包括的な議論を行っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T09:24:34Z) - UniZero: Generalized and Efficient Planning with Scalable Latent World Models [29.648382211926364]
UniZeroは、モジュールトランスフォーマーベースの世界モデルを使用して、共有潜在空間を効果的に学習する新しいアプローチである。
長期メモリを必要とするベンチマークにおいて、UniZeroが既存のベースラインを大幅に上回ることを示す。
Atari や DMControl のような標準のシングルタスク RL 設定では、UniZero は現在の最先端メソッドのパフォーマンスを上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-15T15:24:15Z) - Allo: A Programming Model for Composable Accelerator Design [7.884541004161727]
本稿では,効率的な空間加速器設計のための構成可能なプログラミングモデルであるAlloを紹介する。
Alloは、計算、メモリ、通信、データタイプなど、ハードウェアのカスタマイズをアルゴリズム仕様から切り離している。
評価の結果,AlloはPolyBenchのすべてのテストケースにおいて,最先端のHLSツールやADLよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-07T05:47:54Z) - Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement [87.27326390675155]
我々は、現実の低照度シナリオにおいて、高速でフレキシブルで頑健な鮮明化のための新しい自己校正イルミネーション(SCI)学習フレームワークを開発した。
カスケードパターンの計算負担を考慮すると、各ステージの結果の収束を実現する自己校正モジュールを構築する。
我々は,SCI固有の特性について,操作不感適応性やモデル非関係の一般性を含む包括的探索を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-21T14:40:32Z) - Improving Sample Efficiency of Value Based Models Using Attention and
Vision Transformers [52.30336730712544]
性能を犠牲にすることなくサンプル効率を向上させることを目的とした深層強化学習アーキテクチャを提案する。
状態表現の特徴マップ上の自己注意機構を変換器を用いて学習する視覚的注意モデルを提案する。
我々は,このアーキテクチャがいくつかのAtari環境におけるサンプルの複雑さを向上すると同時に,いくつかのゲームにおいて優れたパフォーマンスを実現することを実証的に実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-01T19:03:03Z) - NAS-Bench-x11 and the Power of Learning Curves [43.4379778935488]
本研究では,NAS-Bench-111,NAS-Bench-311,NAS-Bench-11,NAS-Bench-11のベンチマークを作成するために特異値分解とノイズモデリングを用いた手法を提案する。
本研究では,学習曲線外挿フレームワークを導入し,単一忠実度アルゴリズムを改良することで,学習情報を完全に活用する能力を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-05T16:41:06Z) - Reinforcement Learning with Augmented Data [97.42819506719191]
本稿では,ほとんどのRLアルゴリズムを拡張可能なシンプルなプラグイン・アンド・プレイモジュールであるReinforcement Learning with Augmented Data (RAD)を提案する。
本稿では,RLアルゴリズムが複雑な最先端手法より優れていることを示すために,ランダム翻訳,作物,カラージッタ,パッチカットアウト,ランダム畳み込み,振幅スケールなどの拡張法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-30T17:35:32Z) - Warm-Start AlphaZero Self-Play Search Enhancements [5.096685900776467]
近年、AlphaZeroは深い強化学習において目覚ましい成果を上げている。
本稿では,この冷間開始問題に対して,簡単な探索拡張を用いて対処する手法を提案する。
実験の結果,3つの異なる(小さな)ボードゲームにおけるベースラインプレーヤのパフォーマンスが向上することが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-26T11:48:53Z) - Towards High Performance Java-based Deep Learning Frameworks [0.22940141855172028]
現代のクラウドサービスは、高速で効率的なデータ処理の需要を定めている。
この需要は、ディープラーニング、データマイニング、コンピュータビジョンなど、多くのアプリケーション領域に共通している。
本稿では、JavaベースのディープラーニングフレームワークであるDeep Nettsを透過的に高速化する最先端のプログラミングフレームワークであるTornadoVMを採用しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:03:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。