Trained transformer-based chess models to play like humans (including thinking time) [P]

인간처럼 체스하는 트랜스포머 기반 모델 훈련 내용.

저자는 인공지능 기반의 체스 모델을 훈련하여 인간처럼 게임을 진행하도록 하였다. 다양한 등급 구간(800~2500+)에 대해 각각의 모델을 학습시키고, 이동 및 생각하는 시간 모델을 포함하였다. 총 1억 게임의 데이터를 사용했으며, 결과적으로 기존의 모델들과 비교해 우수한 성능을 보였다. 또한, 데이터 파이프라인 최적화에 상당한 시간이 소요되었다.

Training of transformer-based chess models to play like humans.

The author trained AI-based chess models to play like humans across various rating ranges (800-2500+). Each rating range has move, thinking time, and win probability models. Utilizing nearly 1 billion games of data, the models achieve competitive performance compared to existing ones. Significant time was spent optimizing the data pipeline for efficient training.