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コンピューター将棋ソフト「tanuki-」シリーズの実験結果を掲載しています。

tanuki- 2023-04-29 Fine Tuning halfkp_1024x2-8-32 Suishopsv-150m と入玉の局面

tanuki- 2023-04-29 Fine Tuning halfkp_1024x2-8-32 Suishopsv-150m と入玉の局面

実験内容

  • halfkp_1024x2-8-32 評価関数を、水匠開発者杉村氏が公開している学習データ Suishopsv-150m と、入玉の局面を混ぜ、 Fine Tuning する。

棋譜生成

生成ルーチン 不明
評価関数 水匠 4
1手あたりの思考 1 手 200 万ノード
開始局面 不明
開始局面後のランダムムーブ 不明
生成局面数 約 1 億 5 千万局面
生成条件 不明

生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン
評価関数 水匠5 FV_SCALE=16
1手あたりの思考 深さ最大 9 思考ノード数最大 50,000 ノード
開始局面 foodgate の 2020 年~ 2021 年の棋譜のうち、レーティング 3900 以上同士の対局の 32 手目までから 1 局面ランダムに選択し、その局面を開始局面とした ランダムムーブなし
生成局面数 10 億局面 × 8 セット
生成条件 対局は打ち切らず詰みの局面まで学習データに出力した 入玉した局面以外を削除した

棋譜シャッフル

シャッフルルーチン tanuki-棋譜シャッフルルーチン
qsearch あり
最小手数 0
最大手数 10000
最小進行度 0.1
最大進行度 1.0

機械学習

機械学習ルーチン やねうら王機械学習ルーチン
学習モデル halfkp_1024x2-8-32
学習手法 SGD ミニバッチ法
USI_Hash 1024
Threads 127
loop 100
batchsize 1000000
lambda 0.0
eta eta1=1e-8 eta2=0.001 eta1_epoch=100
newbob_decay 0.5
nn_batch_size 1000
eval_save_interval 100000000
loss_output_interval 1000000
mirror_percentage 50
eval_limit 32000
weight_by_progress 無効
次元下げ K・P・相対KP
教師局面内で重複した局面の除外 しない
初期ネットワークパラメーター tanuki-wcsc32 https://docs.google.com/document/d/1IjK1PpT_-lGZen28ACWNrKsjk-BVnS4riDAR2oPZHDk/edit
勝敗項の教師信号 0.99
やねうら王バージョン V5.33 相当
学習局面数 1 億 × 20 周

レーティング測定

対局相手 https://docs.google.com/document/d/1VyUZIU1XHO1Do7KbgS8gQ-hT34TuMJTWRXbapv1H7AI/edit?usp=sharinghalfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.eta2=0.001.min_progress=0.1\20
思考時間 持ち時間 300 秒 + 1 手 2 秒加算
対局数 2000
同時対局数 64
ハッシュサイズ 384
開始局面 たややん互換局面集

実験結果

レーティング測定

対局数=2000 同時対局数=64 ハッシュサイズ=384 開始手数=24 最大手数=320 開始局面ファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\TanukiColiseum\taya36_2020-11-06.sfen NUMAノード数=1 表示更新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.entering_king\5 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale1=16

思考エンジン2 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine2\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.eta2=0.001.min_progress=0.1\20 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale2=16

対局数2000 先手勝ち938(52.7%) 後手勝ち843(47.3%) 引き分け219

engine1

勝ち834(46.8% R-19.7 +-15.3) 先手勝ち445(25.0%) 後手勝ち389(21.8%)

宣言勝ち19 先手宣言勝ち5 後手宣言勝ち14 先手引き分け102 後手引き分け117

engine2

勝ち947(53.2%) 先手勝ち493(27.7%) 後手勝ち454(25.5%)

宣言勝ち24 先手宣言勝ち11 後手宣言勝ち13 先手引き分け117 後手引き分け102

834,219,947

対局数=2000 同時対局数=64 ハッシュサイズ=384 開始手数=24 最大手数=320 開始局面ファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\TanukiColiseum\taya36_2020-11-06.sfen NUMAノード数=1 表示更新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.entering_king\10 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale1=16

思考エンジン2 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine2\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.eta2=0.001.min_progress=0.1\20 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale2=16

対局数2000 先手勝ち982(54.3%) 後手勝ち825(45.7%) 引き分け193

engine1

勝ち838(46.4% R-22.8 +-15.3) 先手勝ち464(25.7%) 後手勝ち374(20.7%)

宣言勝ち23 先手宣言勝ち11 後手宣言勝ち12 先手引き分け86 後手引き分け107

engine2

勝ち969(53.6%) 先手勝ち518(28.7%) 後手勝ち451(25.0%)

宣言勝ち27 先手宣言勝ち17 後手宣言勝ち10 先手引き分け107 後手引き分け86

838,193,969

対局数=2000 同時対局数=64 ハッシュサイズ=384 開始手数=24 最大手数=320 開始局面ファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\TanukiColiseum\taya36_2020-11-06.sfen NUMAノード数=1 表示更新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.entering_king\15 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale1=16

思考エンジン2 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine2\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.eta2=0.001.min_progress=0.1\20 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale2=16

対局数2000 先手勝ち1000(56.4%) 後手勝ち772(43.6%) 引き分け228

engine1

勝ち838(47.3% R-16.7 +-15.3) 先手勝ち464(26.2%) 後手勝ち374(21.1%)

宣言勝ち20 先手宣言勝ち10 後手宣言勝ち10 先手引き分け137 後手引き分け91

engine2

勝ち934(52.7%) 先手勝ち536(30.2%) 後手勝ち398(22.5%)

宣言勝ち24 先手宣言勝ち13 後手宣言勝ち11 先手引き分け91 後手引き分け137

838,228,934

対局数=2000 同時対局数=64 ハッシュサイズ=384 開始手数=24 最大手数=320 開始局面ファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\TanukiColiseum\taya36_2020-11-06.sfen NUMAノード数=1 表示更新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.entering_king\20 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale1=16

思考エンジン2 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine2\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkp_1024x2-8-32.add.Suishopsv-150m.eta2=0.001.min_progress=0.1\20 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale2=16

対局数2000 先手勝ち966(54.3%) 後手勝ち812(45.7%) 引き分け222

engine1

勝ち827(46.5% R-21.6 +-15.3) 先手勝ち454(25.5%) 後手勝ち373(21.0%)

宣言勝ち26 先手宣言勝ち9 後手宣言勝ち17 先手引き分け105 後手引き分け117

engine2

勝ち951(53.5%) 先手勝ち512(28.8%) 後手勝ち439(24.7%)

宣言勝ち20 先手宣言勝ち9 後手宣言勝ち11 先手引き分け117 後手引き分け105

827,222,951

今回作成した評価関数は、いずれも Fine Tuning 元になった評価関数と比較し、有意にレーティングが低かった。

考察

レーティング

Suishopsv-150m と入玉の局面を混ぜて Fine Tuning すると有意にレーティングが下がることから、学習データとして悪い性質を持っていると考えられる。ただし、なぜ悪い性質を持つのかは、この実験結果だけからでは分からなかった。

入玉の局面が、既存の評価関数のうち、レーティング向上に寄与する部分を破壊してしまった可能性はある。

まとめ

halfkp_1024x2-8-32 評価関数を、水匠開発者杉村氏が公開している学習データ Suishopsv-150m と、入玉の局面を混ぜ、 Fine Tuning した。

結果、 Fine Tuning した評価関数は、 Fine Tuning の元になった評価関数と比較し、有意にレーティングが低かった。

次回は、 Suishopsv-150m と、 dlshogi with GCT の学習データにより生成された棋譜を混ぜて、 Fine Tuning を行ってみたい。