카타고

3. 알파제로와의 차이점

알파제로와 비교했을 때 카타고의 주요 차이점은 오픈 소스 소프트웨어 및 오픈 데이터라는 점이며, 강화 학습 비용이 대폭 절감되어 가정용 PC에서도 비교적 높은 수준의 강화 학습을 수행할 수 있다는 점이다.^[22] 카타고는 며칠 만에 아마추어 고단자에 도달했다.^[16]

4. 리라 제로와의 차이점

카타고는 GTP 엔진에서 "kata-analyze" 명령어를 지원한다. 리지 등의 프론트 엔드 프로그램은 카타고의 수 차이 분석 결과를 얻을 수 있어, 인간의 수 계산과 판단에 도움을 준다. 리라 제로 등에서 보이는 종반 요세에서의 손해를 보는 수를 두는 가능성을 줄일 수 있다.^[16]

또한 카타고는 OpenCL(v1.2 이후 지원^[25])과 CUDA^[16]를 모두 지원한다. (OpenCL의 최신 버전은 최적화되어 CUDA 버전보다 몇 배 빠르다는 것은 아니며, 두 버전은 거의 동일하다.) 반면 리라 제로는 OpenCL만 지원한다.^[26]

5. 성능

카타고는 지속적인 훈련을 통해 기력을 향상시켜왔다.

초기 버전(v1.0)은 2019년 2월에 35대의 NVIDIA Tesla V100을 사용하여 7일간 강화 학습을 진행하여 만들어졌다.^[27] 기력은 LeelaZero의 LZ130과 거의 같았으며, 이는 이미 인간의 기력을 넘어선 것이다.^[29][16]

두 번째 버전(v1.1)은 2019년 5월부터 6월에 제작되었다.^[27] 28대의 NVIDIA Tesla V100으로 강화 학습이 이루어졌으며, 하이퍼파라미터 개선 및 LCB(Lower confidence bound|하한 신뢰 구간^영어) 도입으로 기력이 크게 향상되었다.^[16][31] 19일간의 훈련 후에는 ELF OpenGo의 v2 가중치 파일을 Leela Zero로 실행한 "LZ-ELFv2"를 넘어섰다.^[16]

세 번째 버전(v1.3, v1.4)은 2020년 1월부터 6월까지 제작되었다.^[27] 최대 47개의 GPU를 사용하여 훈련 규모를 늘려갔다.^[16]

v1.5.0 이후부터는 CPU만으로도 작동이 가능하게 되었으며(Eigen|아이겐^영어 라이브러리 사용),^[32] v1.8.0 이후부터는 분산 훈련을 지원하여 전 세계 사용자들이 신경망 훈련에 기여할 수 있게 되었다.^[33]

특히 v1.4.5 버전의 40x256 네트워크는 157일 동안 훈련되어 1919 Elo를 달성하며 매우 높은 기력을 보여주었다.^[27]

5. 1. 초기 버전 (v1.0)

5. 2. 두 번째 버전 (v1.1)

5. 3. 세 번째 버전 (v1.3, v1.4)

특히 v1.4.5 버전의 40x256 네트워크는 157일 동안 훈련되어 1919 Elo를 달성하며 매우 높은 기력을 보여주었다.^[27]

6. 적대적 공격

2022년, 카타고는 AI 시스템의 "놀라운 실패 모드"를 입증하기 위해 설계된 적대적 공격 연구의 대상이 되었다. 연구자들은 카타고가 게임을 조기에 종료하도록 속일 수 있었다.^[12][13]

적대적 훈련은 적대적 공격에 대한 방어 능력을 향상시키지만, 완벽하지는 않다.^[14][15]

7. 한국 바둑에의 기여

(이전 출력이 비어 있으므로, 수정할 내용이 없습니다. 원본 소스를 제공해주시면 '한국 바둑에의 기여' 섹션을 작성할 수 있습니다.)

참조

_[1] arXiv Accelerating Self-Play Learning in Go 2019-02-27
_[2] 저널 Designing a Winning Arimaa Program https://content.iosp[...] 2015-01-01
_[3] 웹사이트 Accelerating Self-Play Learning in Go https://blog.janestr[...] 2019-02-28
_[4] 웹사이트 KataGo Distributed Training https://katagotraini[...] 2022-11-02
_[5] 웹사이트 KataGo GTP Extensions https://github.com/l[...] 2023-01-03
_[6] Github repo KaTrain https://github.com/s[...] 2023-01-03
_[7] 웹사이트 AI当道 中国围棋优势缩小了吗？ https://paper.xinmin[...] 2021-03-01
_[8] 웹사이트 'AI 기사' 격전장에 괴물 '블랙홀'이 등장했다 https://www.chosun.c[...] 2020-04-14
_[9] 웹사이트 AI Sensai FAQ https://ai-sensei.co[...] 2022-11-02
_[10] 웹사이트 Considering removing Leela Zero from our supported AI Reviewers https://forums.onlin[...] 2022-03-31
_[11] 웹사이트 Other Methods Implemented in KataGo https://github.com/l[...] 2020-11-15
_[12] 웹사이트 New Go-playing trick defeats world-class Go AI, but loses to human amateurs https://arstechnica.[...] 2022-11-07
_[13] 저널 Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs https://proceedings.[...] PMLR 2023-07-03
_[14] 저널 Can AI be superhuman? Flaws in top gaming bot cast doubt https://www.nature.c[...] 2024-07-08
_[15] arXiv Can Go AIs be adversarially robust? 2024-06-18
_[16] 웹사이트 GTP engine and self-play learning in Go https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2020-01-01
_[17] 웹사이트 TensorRT Backend, Many Minor Improvements https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2020-01-01
_[18] 웹사이트 katago/katago-server https://github.com/k[...] 2021-01-14
_[19] 웹사이트 v0.1 https://github.com/k[...] katago/katago-server 2020-11-08
_[20] 웹사이트 Releases https://github.com/k[...] katago/katago-server 2020-01-14
_[21] 웹사이트 Accelerating Self-Play Learning in Go https://blog.janestr[...] Jane Street 2019-02-28
_[22] arXiv Accelerating Self-Play Learning in Go 2020-11-09
_[23] 웹사이트 Analyze with a fixed visit number? https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2019-12-19
_[24] 웹사이트 The Name of KataGo https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2020-08-27
_[25] 웹사이트 OpenCL, Windows Support, other features and fixes https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2019-07-21
_[26] 웹사이트 Go engine with no human-provided knowledge, modeled after the AlphaGo Zero paper. https://github.com/l[...] leela-zero/leela-zero
_[27] 웹사이트 katago-public https://d3dndmfyhecm[...] 2022-01-10
_[28] 웹사이트 katago-public/g65/models https://d3dndmfyhecm[...] 2020-01-01
_[29] 웹사이트 Initial release https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2019-02-27
_[30] 웹사이트 katago-public/g104/models https://d3dndmfyhecm[...] 2020-01-01
_[31] 웹사이트 Strong Neural Net, LCB, and many bugfixes https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2019-06-18
_[32] 웹사이트 OpenCL FP16 Tensor Core Support https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2020-08-03
_[33] 웹사이트 KataGo Distributed Training https://katagotraini[...] KataGo 2022-01-10
_[34] 웹사이트 Experimental Neural Nets https://github.com/l[...] lightvector/KataGo 2020-06-06