70.000 Stunden & 720 GPUs: Neuronales Netzwerk erlernt Minecraft mit YouTube-Videos Minecraft artificialintalligence
Und tatsächlich: Die Forscher beobachteten bei ihrer KI deutliche Verbesserungen. So benötigte beispielsweise das Fällen des ersten Baumes nur rund ein Achtel der Zeit. Die Effizienz beim Herstellen von Holzbrettern stieg um den Faktor 59; beim Herstellen einer Werkbank war es gar der Faktor 215. Außerdem fertigte das neuronale Netz nun Holzwerkzeuge, baute Stein ab und stellte anschließend eine Steinspitzhacke her.
Abermals benötigte das Verarbeiten der nötigen Gameplay-Schritte sehr viel Rechenleistung: 56.719 CPU-Kerne und 80 GPUs waren rund sechs Tage mit Machine Learning beschäftigt. Insgesamt 4.000 sukzessive optimierte Iterationen durchlief der Algorithmus, wobei insgesamt 16,8 Milliarden Frames eingelesen und verarbeitet wurden.In der neu erprobten Methodik des Video PreTraining sehen die neun Forscher großes Potenzial.
VPT paves the path toward allowing agents to learn to act by watching the vast numbers of videos on the internet. Compared to generative video modeling or contrastive methods that would only yield representational priors, VPT offers the exciting possibility of directly learning large scale behavioral priors in more domains than just language.
We are also open sourcing our contractor data, Minecraft environment, model code, and model weights, which we hope will aid future research into VPT. Furthermore, we have partnered with the MineRL NeurIPS competition this year. Contestants can use and fine-tune our models to try to solve many difficult tasks in Minecraft.
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