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10억 개 포지션 데이터셋 기반 Stockfish 가치 함수 증류 모델 연구 공유
체스 엔진 Stockfish의 가치 함수를 증류한 데이터셋과 모델 구조를 공개하여, 딥러닝 기반 체스 모델링 연구에 활용 가능.
요약
체스 엔진 Stockfish의 가치 함수를 ResNet과 ViT 모델로 증류(Distillation)한 프로젝트가 공개되었습니다. 이 연구는 37개월간의 Lichess 게임 데이터를 바탕으로 구축된 39억 개의 포지션 데이터셋인 'Gigafish'를 활용했습니다. 연구자는 depth-limited search 환경에서 신경망이 Stockfish의 전체 탐색보다 빠르게 가치 함수를 근사할 수 있다면 NNUE와 경쟁할 수 있다는 가설을 검증하고자 했습니다. 실험 결과, 보드 데이터 이해 측면에서 Vision Transformer보다 CNN의 효율성이 훨씬 높다는 점이 확인되었습니다. 연구에 사용된 39억 개의 포지션 데이터셋은 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 누구나 사용할 수 있습니다.
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원문 제목 Distilling Stockfish on a Billion Positions, Full 3.9B Dataset Available [P]
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