从数据中学习游戏的潜在规则：一个棋类故事

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-03T00:00:00Z

研究表明，机器学习的突破主要依赖于规模。通过在一千万局国际象棋比赛的数据集上，使用2.7亿参数的transformer模型进行训练，模型达到了2895的Lichess快棋等级分，超过了AlphaZero和GPT-3.5-turbo-instruct的性能。实验验证了模型和数据集规模的重要性。