モデル考古学 · 20

KataGoの答えに賞味期限はあるか

同じ局面でもnetwork、engine、探索量、対称方向を変えると第一候補が動きます。架空の再計算を作らず、古い解析を引用できるか判断する再現可能な「答えのpassport」を設計します。

  1. 答えは座標一つでなく実行条件の集合

    KataGo出力はnetwork、engine版、rules、komi、search budget、対称性、random設定に依存します。「Q10推奨」だけでは再現に必要な条件がほぼ残りません。

    同じ盤面を二つの答えpassportで比較し、座標だけでなく実験条件を見ます。
  2. raw policyと探索第一候補を分離する

    公式説明ではsearchはraw policyを書き換えず、order=0は探索後の順位です。別領域を選ぶことがあるためmodel driftとsearch driftを分けます。

    Aはnetworkの第一感、Bはsearch後のorder=0で、問いが異なります。
  3. architecture変更は一visitの価値を変える

    KataGo 1.17はTransformerを従来のconvnetよりvisit当たり強く、しばしば高速と説明します。同じvisitsでも計算量と判断品質は一致しません。

    同一visitsを同一計算とせず、architectureと実時間も保存します。
  4. network Eloはtraining run内で読む

    公開archiveは歴史checkpointを残す一方、近似Eloはrun間比較不能で約2 sigmaの不確実性があると注意します。日付とidentityを使い、偽の一本線を作りません。

    checkpointをrun別laneに置き、比較不能なEloを一本へ接続しません。
  5. 対称性は最も安価なstress test

    nnRandomize、root symmetry、visitsを固定し八つの盤面対称を調べます。第一候補が割れるなら旧modelの誤りでなくsearch不安定と表示します。

    等価な八方向が同じ候補clusterへ戻らなければ定論には早い状態です。
  6. 新旧二択でなく三つの期限状態

    座標は同じで理由だけ変化、近似同価の中で座標移動、局所結論の真の反転を分けます。それぞれ維持、注記、退役に対応します。

    維持・注記・退役は単なるmodel更新より編集判断に役立ちます。
  7. 結論とともに答えpassportを公開

    engine、network、rules、komi、maxVisits、nnRandomize、rootSymmetry、日付、raw policy、order=0を保存します。将来同じ条件を再実行できます。

    答えpassportは古いscreenshotを再実行できる研究記録へ変えます。

一次資料

  1. KataGo Training History
  2. KataGo public networks
  3. KataGo 1.17 Transformer release
  4. Analysis Engine documentation
  5. Policy and search clarification

旧AI解析を引用する前

  • engineとnetworkを特定できる
  • rulesとkomiを保存した
  • raw policyとorder=0を分離した
  • randomと対称条件を固定した
  • 期限を新旧二択にしない
search安定性研究を開く