빌리언 포지션(Billion Positions)으로 Stockfish를 추출한 결과: 39억 개 데이터셋 전체 공개

이 프로젝트에서 저는 Gigafish 데이터셋의 10억 개의 포지션을 사용하여 Stockfish의 가치 함수를 ResNet/ViT 모델로 추출했습니다. 39억 개의 포지션 데이터셋은 huggingface에 공개되어 있습니다: https://huggingface.co/datasets/lukesalamone/gigafish-3.8b-d10 . 이 데이터셋은 37개월간의 Lichess 게임에서 나온 포지션들로 구축되었습니다. 저는 깊이 제한 검색(depth-limited search) 시 가치 함수가 그 아래 트리를 근사하려고 한다는 아이디어에 흥미를 느꼈고, 만약 Stockfish보다 더 빠르게 전체 검색을 근사하는 함수를 만들 수 있다면 NNUE(매우 작은 신경망)와 경쟁할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 이것이 깊이를 일정하게 유지하는 것이 중요했던 이유입니다. 신경망 자체의 경우, 저는 Vision Transformer가 보드를 이해하는 데 매우 느리다는 것을 발견했고, CNN은 본질적인 기하학적 귀납 편향(geometric inductive biases) 덕분에 훈련 초기에 훨씬 효과적이었습니다. 하지만 두 가지를 결합했을 때 최고의 결과를 얻을 수 있었습니다. submitted by /u/microscope1024 [link] [comments]