KataGo
| 原作者 | David J. Wu[1] |
|---|---|
| 开发者 | David J. Wu |
| 首次发布 | 2019年2月27日[2] |
| 当前版本 |
|
| 原始码库 | github |
| 编程语言 | C++、Python |
| 类型 | 电脑围棋 |
| 许可协议 | MIT许可证 |
| 网站 | github |
| 原作者 | David J. Wu and Tycho Tatitscheff[4] |
|---|---|
| 开发者 | David J. Wu and Tycho Tatitscheff |
| 首次发布 | 2020年11月8日[5] |
| 原始码库 | github |
| 编程语言 | Python |
| 类型 | 电脑围棋 |
| 许可协议 | MIT许可证 |
| 网站 | katagotraining |
KataGo是由David J. Wu（lightvector）所研究并开发的一套围棋软件。
简介[编辑]
KataGo是David J. Wu依照DeepMind的AlphaGo Zero与AlphaZero论文为基础[6]，以及许多在DeepMind论文之后的相关研究及原创的研究，大幅改善了训练速度（超过50倍[7]:1）[1]，也因此搭配所发布训练网络资料，成为目前世界上最强的电脑围棋软件之一。
KataGo所实做的电脑围棋程序包括了[1]：
- 自我对弈训练的程序（使用C++、Python 3与TensorFlow实做）
- 可以透过软体操作的GTP引擎（使用C++实做）
另外由Jane Street Capital（作者所在的公司）提供运算所需资源外，也公开发布训练的成果（训练网络资料）[1]。
KataGo因丰富的分析能力，被用在围棋在线分析网站AI Sensei作为默认的分析引擎[8]。
“KataGo”这个名字来源于日语单词“かた (kata)”（类型）[9]。目前，即使在英语中，武道的形式也被称为“kata”。作者 lightvector (David J. Wu) 表示，它作为一个通过强化学习永久训练自己并旨在完成自己的形式的人工智慧的名称似乎是合理的。
差异[编辑]
AlphaZero[编辑]
除了开放原始码与开放资料以外，KataGo与AlphaZero主要差异在于透过研究大幅降低了初期自我训练的成本[7]，使得一般家用的高阶电脑可以在数天内，从零训练出一个具有中高段水准的业余高手水准的训练网络[1]。
Leela Zero[编辑]
KataGo与Leela Zero的主要差异在于，KataGo的GTP引擎支持了kata-analyze指令，可以让前端的程序（像是Lizzie）获取KataGo的目数分析，这可以辅助人类棋手判断，减轻让子棋中黑棋不会下出最好的选择的问题[1]。
另外一个差异是KataGo同时支持OpenCL（自v1.2支持[10]）与CUDA[1]（在OpenCL上，最新版本做了优化，不再是CUDA版本快数倍，而是两个版本相差无几），但Leela Zero只支持OpenCL[11]。
强度[编辑]
第一个版本[编辑]
第一个版本（编号g65，v1.0）是在2019年二月使用35颗NVIDIA Tesla V100训练7天，从6 blocks x 96 filters训练到15 blocks x 192 filters[12]，棋力大约与LZ130（Leela Zero的第130代）相符[13]，大约是超越人类的强度[1]。
| 权重代号 | 版本 | 注解 | 训练长度（天） | Elo |
|---|---|---|---|---|
| b6c96-s103408384-d26419149 | v1.0 | 6x96权重 | - | - |
| b10c128-s101899520-d60734663 | 10x128权重 | - | - | |
| b15c192-s279618816-d164990022 | 15x192权重 | - | - |
第二个版本[编辑]
第二个版本（编号g104，v1.1）是在2019年五月与六月使用28颗NVIDIA Tesla V100训练，从6 blocks x 96 filters训练到20 blocks x 256 filters[14]，由于大幅改善了超参数（hyperparameters），只使用了3.5天就超越第一版的棋力[1][15]，另外引入了LCB（英语：Lower confidence bound）大幅提升了棋力[15]。最后训练了19天产生出20 blocks的版本，棋力超越了LZ-ELFv2（ELF OpenGo的v2权重配上Leela Zero的程序），另外与Leela Zero 40 blocks版本的比较，大约落在LZ200的棋力[1]。
| 权重代号 | 版本 | 注解 | 训练长度（天） | Elo |
|---|---|---|---|---|
| g104-b6c96-s97778688-d23397744 | v1.1 | 最后一个6x96权重 | 0.75 | -1146 |
| g104-b10c128-s110887936-d54937276 | 最后一个10x128权重 | 1.75 | -476 | |
| g104-b15c192-s297383936-d140330251 | 最后一个15x192权重 | 7.5 | 327 | |
| g104-b20c256-s447913472-d241840887 | 最后一个20x256权重 | 19 | 908 |
第三个版本[编辑]
第三个版本的训练一开始使用29个GPU，到第14天后增加为37个GPU，再24天后（38天）增加为47个GPU[1]。
自v1.5.0[16]开始支持纯CPU运算（使用Eigen函式库）。并自v1.8.0版开始支持分布式训练，允许全球的用户一起训练权重。
| 权重代号 | 版本 | 注解 | 训练长度（天） | Elo |
|---|---|---|---|---|
| g170-b6c96-s175395328-d26788732 | 最后一个6x96的权重 | 0.75 | -1184 | |
| g170-b10c128-s197428736-d67404019 | 最后一个10x128的权重 | 1.75 | -280 | |
| g170e-b10c128-s1141046784-d204142634 | v1.3 | 延伸再训练10x128的权重 | - | 300 |
| g170-b20c256x2-s668214784-d222255714 | 20x256的权重 | 15.5 | 959 | |
| g170-b15c192-s497233664-d149638345 | 15x192的权重 | 7.5 | 512 | |
| g170-b20c256x2-s1039565568-d285739972 | v1.3.1 | 20x256的权重 | 21.5 | 1073 |
| g170e-b15c192-s1305382144-d335919935 | v1.3.1-nets | 延伸训练15x192的权重 | - | 867 |
| g170-b20c256x2-s1420141824-d350969033 | 20x256的权重 | 27.5 | 1176 | |
| g170e-b15c192-s1672170752-d466197061 | v1.3.2 | 延伸训练15x192的权重 | - | 935 |
| g170-b20c256x2-s1913382912-d435450331 | 20x256的权重 | 35.5 | 1269 | |
| g170-b20c256x2-s2107843328-d468617949 | 20x256的权重 | 38.5 | 1293 | |
| g170e-b20c256x2-s2430231552-d525879064 | v1.3.3 | 20x256的权重 | 47.5 | 1346 |
| g170-b30c320x2-s1287828224-d525929064 | 30x320的权重 | 47.5 | 1412 | |
| g170-b40c256x2-s1349368064-d524332537 | 40x256的权重 | 47 | 1406 | |
| g170e-b20c256x2-s2971705856-d633407024 | v1.3.3-nets | 20x256的权重 | 64.5 | 1413 |
| g170-b30c320x2-s1840604672-d633482024 | 30x320的权重 | 1524 | ||
| g170-b40c256x2-s1929311744-d633132024 | 40x256的权重 | 1510 | ||
| g170e-b20c256x2-s3354994176-d716845198 | v1.3.4 | 20x256的权重 | 78 | 1455 |
| g170-b30c320x2-s2271129088-d716970897 | 30x320的权重 | 1551 | ||
| g170-b40c256x2-s2383550464-d716628997 | 40x256的权重 | 1554 | ||
| g170e-b20c256x2-s3761649408-d809581368 | v1.3.5-nets | 20x256的权重 | 92 | 1513 |
| g170-b30c320x2-s2846858752-d829865719 | 30x320的权重 | 96 | 1619 | |
| g170-b40c256x2-s2990766336-d830712531 | 40x256的权重 | 1613 | ||
| g170e-b20c256x2-s4384473088-d968438914 | v1.4.0 | 20x256的权重 | 117 | 1529 |
| g170-b30c320x2-s3530176512-d968463914 | 30x320的权重 | 1643 | ||
| g170-b40c256x2-s3708042240-d967973220 | 40x256的权重 | 1687 | ||
| g170e-b20c256x2-s4667204096-d1045479207 | 20x256的权重（实验性） | 129 | 1561 | |
| g170-b30c320x2-s3910534144-d1045712926 | 30x320的权重（实验性） | 1651 | ||
| g170-b40c256x2-s4120339456-d1045882697 | 40x256的权重（实验性） | 1698 | ||
| g170e-b20c256x2-s4842585088-d1091433838 | 20x256的权重（实验性） | 136.5 | 1547 | |
| g170-b30c320x2-s4141693952-d1091071549 | 30x320的权重（实验性） | 1653 | ||
| g170-b40c256x2-s4368856832-d1091190099 | 40x256的权重（实验性） | 1680 | ||
| g170e-b20c256x2-s5055114240-d1149032340 | v1.4.2-nets | 20x256的权重（实验性[注 1]） | 145.5 | 1539 |
| g170-b30c320x2-s4432082944-d1149895217 | 30x320的权重（实验性[注 1]） | 1648 | ||
| g170-b40c256x2-s4679779328-d1149909226 | 40x256的权重（实验性[注 1]） | 1690 | ||
| g170e-b20c256x2-s5132547840-d1177695086 | 20x256的权重 | 150 | 1577 | |
| g170-b30c320x2-s4574191104-d1178681586 | 30x320的权重 | 1759 | ||
| g170-b40c256x2-s4833666560-d1179059206 | 40x256的权重 | 1788 | ||
| g170e-b20c256x2-s5303129600-d1228401921 | v1.4.5 | 20x256的权重 | 157 | 1645 |
| g170-b30c320x2-s4824661760-d1229536699 | 30x320的权重 | 1908 | ||
| g170-b40c256x2-s5095420928-d1229425124 | 40x256的权重 | 1919 |
相关链接[编辑]
- AlphaGo Zero
- AlphaZero
- SAI，修改自Leela Zero，支持动态贴目的围棋软件。
- 电脑围棋
- 围棋软件
参考资料[编辑]
- ^ 1.00 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05 1.06 1.07 1.08 1.09 1.10 lightvector. GTP engine and self-play learning in Go. GitHub. lightvector/KataGo. [2020-01-01]. （原始内容存档于2021-01-14） （英语）.
- ^ lightvector. TensorRT Backend, Many Minor Improvements. GitHub. lightvector/KataGo. [2020-01-01]. （原始内容存档于2021-01-26） （英语）.
- ^ Release 1.14.0. 2023年12月28日 [2024年1月19日].
- ^ lightvector. katago/katago-server. GitHub. [2021-01-14]. （原始内容存档于2020-11-19）.
- ^ lightvector. v0.1. GitHub. katago/katago-server. 2020-11-08 [2021-01-14]. （原始内容存档于2020-11-19） （英语）.
- ^ David Wu. Accelerating Self-Play Learning in Go. TECH BLOG. Jane Street. 2019-02-28 [2020-01-01]. （原始内容存档于2020-11-07） （英语）.
- ^ 7.0 7.1 David J. Wu. Accelerating Self-Play Learning in Go. 2020-11-09. arXiv:1902.10565v4
[cs.LG].
- ^ bsteuber. Analyze with a fixed visit number?. GitHub. lightvector/KataGo. 2019-12-19 [2022-01-09]. （原始内容存档于2020-10-30） （英语）.
- ^ lightvector. The Name of KataGo. GitHub. lightvector/KataGo. 2020-08-27 [2022-01-09]. （原始内容存档于2022-01-09） （英语）.
- ^ lightvector. OpenCL, Windows Support, other features and fixes. GitHub. lightvector/KataGo. 2019-07-21 [2020-05-12]. （原始内容存档于2020-10-30） （英语）.
- ^ MaxVanDijck. Go engine with no human-provided knowledge, modeled after the AlphaGo Zero paper.. GitHub. leela-zero/leela-zero. [2020-01-02]. （原始内容存档于2021-01-06） （英语）.
- ^ katago-public/g65/models. [2020-01-01]. （原始内容存档于2020-01-01）.
- ^ lightvector. Initial release. GitHub. lightvector/KataGo. 2019-02-27 [2020-01-14]. （原始内容存档于2020-10-30） （英语）.
- ^ katago-public/g104/models. [2020-01-01]. （原始内容存档于2020-01-01）.
- ^ 15.0 15.1 lightvector. Strong Neural Net, LCB, and many bugfixes. GitHub. lightvector/KataGo. 2019-06-18 [2020-01-14]. （原始内容存档于2020-10-30） （英语）.
- ^ lightvector. OpenCL FP16 Tensor Core Support. GitHub. lightvector/KataGo. 2020-08-03 [2020-08-26]. （原始内容存档于2020-10-30） （英语）.
- ^ lightvector. Experimental Neural Nets. GitHub. lightvector/KataGo. 2020-06-06 [2020-06-07]. （原始内容存档于2020-10-30） （英语）.
注解[编辑]
外部链接[编辑]
- 官方网站 （英文）
- 分布式训练网站 （英文）
- katago-public （页面存档备份，存于互联网档案馆），训练的资料与训练出来的网络。
- Accelerating Self-Play Learning in Go （页面存档备份，存于互联网档案馆），KataGo研究所写下的论文。
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