En résumé, le logiciel ne propose pas les meilleurs coups, mais les coups les plus probables, en fonction du niveau des joueurs et du rythme de jeu. Pour cela, il tente d'imiter la pensée humaine, en employant ChatGPT pour la partie intuitive (prédiction de coup) et Stockfish, un logiciel d'échecs, pour la partie analytique.
Alors que ChatGPT seul n'est pas très bon et propose parfois des coups illégaux, l'emploi de Stockfish permet ne de proposer que des coups légaux. Alors que Stockfish propose des coups excellents mais parfois humainement inaccessibles, ChatGPT cherche en priorité des schémas tactiques communs, ce qui est plus conforme à la manière de jouer des humains.
Je trouve cette application des modèles de langage très intéressante et la réflexion sous-jacente est riche. Ce genre de combinaison entre LLM et algorithme classique me semble très prometteur.
Merci d'avoir épargné 47 min de ma vie avec cette synthèse.
J'avais vu des expériences avec un llm seul et il plafonnait vite. Mais le combiner avec stockfish qui explose le commun des mortels pour gommer les défauts des deux, c'est une super idée.
The only problem was that I’d never coded before in my life. So I learned the basics, and then got to work… with the help of GPT.
Par contre le nom n'est pas génial… Vu qu'il ne sait pas coder, peut-être qu'il ne connaît pas l'entreprise Oracle (ça serait étonnant) mais si le logiciel a du succès il risque de devoir le renommer.
# Résumé
Posté par sobriquet . Évalué à 10.
En résumé, le logiciel ne propose pas les meilleurs coups, mais les coups les plus probables, en fonction du niveau des joueurs et du rythme de jeu. Pour cela, il tente d'imiter la pensée humaine, en employant ChatGPT pour la partie intuitive (prédiction de coup) et Stockfish, un logiciel d'échecs, pour la partie analytique.
Alors que ChatGPT seul n'est pas très bon et propose parfois des coups illégaux, l'emploi de Stockfish permet ne de proposer que des coups légaux. Alors que Stockfish propose des coups excellents mais parfois humainement inaccessibles, ChatGPT cherche en priorité des schémas tactiques communs, ce qui est plus conforme à la manière de jouer des humains.
Je trouve cette application des modèles de langage très intéressante et la réflexion sous-jacente est riche. Ce genre de combinaison entre LLM et algorithme classique me semble très prometteur.
[^] # Re: Résumé
Posté par steph1978 . Évalué à 5.
Merci d'avoir épargné 47 min de ma vie avec cette synthèse.
J'avais vu des expériences avec un llm seul et il plafonnait vite. Mais le combiner avec stockfish qui explose le commun des mortels pour gommer les défauts des deux, c'est une super idée.
[^] # Re: Résumé
Posté par Faya . Évalué à 3. Dernière modification le 08 septembre 2024 à 14:11.
Il y a une version écrite des 47min: https://yoshachess.com/article/oracle-best-human-like-chess-engine Un extrait intéressant :
Par contre le nom n'est pas génial… Vu qu'il ne sait pas coder, peut-être qu'il ne connaît pas l'entreprise Oracle (ça serait étonnant) mais si le logiciel a du succès il risque de devoir le renommer.
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