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Openai पांच फाइनल में, हमने दो आश्चर्य भी साझा किए:

Openai फाइव इस सप्ताह के अंत में विश्व चैंपियन डोटा 2 टीम, ओजी, दो बैक-टू-बैक गेम्स बनाम बैक-टू-बैक गेम्स जीतने वाले खेल में विश्व चैंपियन को हराने वाला पहला एआई है।. ओपनई फाइव और डीपमाइंड के दोनों ही अल्कासस्टार ने पहले निजी तौर पर अच्छे पेशेवरों को हराया था, लेकिन अपने लाइव प्रो मैचों को खो दिया, जिससे यह पहली बार है कि एआई ने लाइवस्ट्रीम पर एस्पोर्ट्स के पेशेवरों को हराया है.

Openai पांच फाइनल में, हमने दो आश्चर्य भी साझा किए:

1. Openai Five ने मनुष्यों के साथ एक टीम के साथी होने की अल्पविकसित क्षमता की खोज की, भले ही हमारी प्रशिक्षण प्रक्रिया विशेष रूप से अन्य बॉट्स की पिटाई पर केंद्रित हो. जिस आसानी से हमने एक प्रतिस्पर्धी एआई को एक सहकारी में बदल दिया, वह हमें उम्मीद करता है कि भविष्य के एआई सिस्टम मनुष्यों के लिए बहुत फायदेमंद हो सकते हैं जो सक्रिय विकास के प्रयास को देखते हैं.
2. अप्रैल 18-21 से, हम इंटरनेट खेलने के लिए ओपनई पांच को स्केल कर रहे हैं, चाहे वह प्रतियोगी हो या टीम के साथी के रूप में. .

.अंतर्राष्ट्रीय के रूप में 5 रियलटाइम महीने), प्रति दिन औसतन 250 वर्षों के नकली अनुभव के लिए. Openai Five के फाइनल संस्करण में 99 है.9% जीत बनाम टीआई संस्करण. [^फुटनोट-विजेता]

हस्तांतरण शिक्षण

Openai Five का वर्तमान संस्करण जून 2018 के बाद से लगातार प्रशिक्षण ले रहा है, मॉडल के आकार और गेम नियमों में बदलाव के बावजूद (कुछ बड़े गेम पैच अपडेट और नए कार्यान्वित सुविधाओं सहित). प्रत्येक मामले में, हम मॉडल को स्थानांतरित करने और प्रशिक्षण जारी रखने में सक्षम थे – कुछ ऐसा जो अन्य डोमेन में आरएल के लिए एक खुली चुनौती है. हमारे ज्ञान का सबसे अच्छा करने के लिए, यह पहली बार है जब एक आरएल एजेंट को इस तरह के लंबे समय तक रहने वाले प्रशिक्षण रन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है.

इस काम को करने के लिए, हमने अपनी सर्जरी टूलिंग को बाहर करना जारी रखा है ताकि हम पर्याप्त वास्तुकला में भी प्रशिक्षित मापदंडों से शुरू कर सकें.

अधिक नायक

हमने 5 से 18 नायकों से प्रशिक्षण में बहुत कम मंदी देखी. .

हमने 25 हीरो तक हीरो पूल के साथ कई हफ्तों का प्रशिक्षण बिताया, उन नायकों को लगभग 5k MMR (DOTA खिलाड़ियों के लगभग 95 वें प्रतिशत) में लाया. हालाँकि वे अभी भी सुधार कर रहे थे, वे फाइनल से पहले प्रो स्तर तक पहुंचने के लिए पर्याप्त तेजी से नहीं सीख रहे थे. हमारे पास अभी तक जांच करने के लिए समय नहीं था, लेकिन हमारी परिकल्पना अपर्याप्त मॉडल क्षमता से लेकर विस्तारित हीरो पूल के लिए बेहतर मैचमेकिंग की आवश्यकता होती है, जो नए नायकों को पुराने नायकों को पकड़ने के लिए अधिक प्रशिक्षण समय की आवश्यकता होती है. !

हमारा मानना ​​है कि ये मुद्दे मौलिक रूप से हल करने योग्य हैं, और उन्हें हल करना अपने आप में दिलचस्प हो सकता है. .20.

यह वास्तव में अच्छा लगा; मेरे वाइपर ने कुछ बिंदु पर मेरे लिए अपना जीवन दिया. . लेकिन, आप जानते हैं, वह मुझ पर विश्वास करता था. मुझे ऐसा नहीं है कि [मानव] टीम के साथियों के साथ बहुत कुछ. –भिड़नेवाला

. हमारे परीक्षकों ने अपने बॉट टीम के साथियों द्वारा समर्थित महसूस करने की सूचना दी, कि उन्होंने इन उन्नत प्रणालियों के साथ खेलने से सीखा, और यह आमतौर पर एक मजेदार अनुभव था.

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