[分享创造] 训练了一个 60w 参数的象棋模型,和皮卡鱼 战成 0 比 10 零封

2018yuli 2026-10-26 13:09 1


接上回: https://www.v2ex.com/t/1250176




计划等啥时候能战胜皮卡鱼了,和其他几个相关功能一起,建个 mini 群,我先闹,下班回家再试着调几次,论证想法。



之前有老哥说五子棋先手必胜、规则简单,适合入门。听劝,五子棋跑通后,我继续尝试让循环 transformer 模型挑战中国象棋。


对战


目前模型迭代到了 v18 (从 v11 开始,v1~7 是五子棋)。模型文件 7.5M 比五子棋大了 10 倍,60w 参数量了(我 cpu 训练,再大就撑不住了),在线上实测和人类对战时,表现像极了一个刚学会下棋的新手



  1. 过度防守: 警惕性过高,“老帅”被稍微一吓(甚至不是绝杀)就急着满场跑,像极了我打王者被举报到封号这件事。

  2. 重度贪吃: 极其喜欢吃子,可能是我在静态评估函数里给“吃子/子力价值”的评分权重设高了,导致模型为了眼前的利益频繁放弃战略卡位。


实测


我让 v18 对战 Pikafish depth 1 (皮卡鱼 1 层深度),喜提 0 胜 10 负,胜率 0%:

• 选取 5 个不同起点交换先后手,执红输 5 局,执黑输 5 局。

• 无一和棋,全部被推平将死 ╰(艹皿艹 )。

• 平均坚持 37.1 个半招(最短的一局 9 个半招就暴毙了,最长坚持到了 76 个半招)。


附上一张当前的对局切片(我不会发图):


你执红  ·  模型评分  ·  已走 26 半招
A B C D E F G H I

9 車────馬────象────士────· ────士────象────· ────·
│ │ │ │ │ │ │ │ │
8 · ────· ────· ────· ────將────· ────· ────· ────·
│ │ │ │ │ │ │ │ │
7 · ────· ────砲────· ────車────· ────· ────· ────·
│ │ │ │ │ │ │ │ │
6 卒────· ────卒────· ────· ────· ────卒────· ────卒
│ │ │ │ │ │ │ │ │
5 · ────· ────· ────· ────车────· ────· ────· ────·
楚 河 汉 界

4 · ────· ────· ────· ────炮────· ────· ────· ────·
│ │ │ │ │ │ │ │ │
3 兵────· ────兵────· ────兵────· ────兵────· ────兵
│ │ │ │ │ │ │ │ │
2 · ────· ────· ────· ────· ────· ────· ────· ────·
│ │ │ │ │ │ │ │ │
1 车────· ────· ────· ────· ────· ────砲────· ────·
│ │ │ │ │ │ │ │ │
0 · ────马────相────仕────帅────仕────· ────· ────·

点击棋子 → 点击落点 · 绿色为可落点

感觉,至少要能战胜皮卡鱼,下班回来继续大战皮卡鱼。

最新回复 (11)
  • AsukaShen 10-26 13:26
    1楼
    成了踢我,帮你测试
  • 2018yuli 楼主 10-26 13:33
    2楼
    ok
  • 0r2 10-26 13:41
    3楼
    皮卡鱼是目前最强的引擎吧?
  • 2018yuli 楼主 10-26 13:55
    4楼
    对皮卡鱼是中国象棋天花板这事没概念,只知道用它的 Level 3 算分。本想着降维打击去杀个 Level 1 问题不大。结果欢乐送了...
  • albert990624 10-26 14:35
    5楼
    老哥的测试环境是什么呢?这里的 eval 是准确的么?皮卡鱼引擎基本上这最近几年最强的中国象棋引擎了
  • 2018yuli 楼主 10-26 15:11
    6楼
    误会了老哥。皮卡鱼底层确实可以,输出不同维度的审局指标( eval )

    我用的 2015 年的老 i5 笔记本电脑,然后 GPT 给我做的标注训练数据集(我承认,pro 额度在疯狂燃烧)。最后用这批带有解释的数据......这样出来的模型,能换性格 ‘保守、平衡、进攻’(目前三种),能说理由哈。
  • 2018yuli 楼主 10-26 15:27
    7楼
    eval 参数,其实是让 GPT 盲猜的一套固定权重
  • imdoge 10-26 16:48
    8楼
    先别皮卡鱼……有以前的名手甚至巫师水平了没
  • imdoge 10-26 16:50
    9楼
    隔壁 Katago 的新 tf3 网络是用神经网络架构系列的,11 层、宽度 768 的 Transformer 网络,也许可以参考
  • 2018yuli 楼主 10-26 17:26
    10楼
    🤝!老哥太专业了,KataGo 的 tf3 新网络很有参考价值(虽然我其实看不懂哈)。我这就试下象棋巫师。感谢大佬指路!
  • gigishy 10-27 02:44
    11楼
    @2018yuli 先把将族三的石壁老人干掉?这个可不是人工智能,纯粹基础算法。
* 帖子来源V2EX
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