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。