]> git.sesse.net Git - stockfish/commitdiff
Update default net to nn-335a9b2d8a80.nnue
authorLinmiao Xu <linmiao.xu@gmail.com>
Mon, 19 Dec 2022 21:10:22 +0000 (16:10 -0500)
committerJoost VandeVondele <Joost.VandeVondele@gmail.com>
Wed, 21 Dec 2022 06:14:58 +0000 (07:14 +0100)
Created by retraining the master net with a combination of:

    the previous best dataset (Leela-dfrc_n5000.binpack), with about half the dataset filtered using depth6 multipv2 search to throw away positions where either of the 2 best moves are captures
    Leela T80 Oct and Nov training data rescored with best moves, adding ~9.5 billion positions

Trained effectively the same way as the previous master net:

python3 easy_train.py \
  --experiment-name=leela-dfrc-filtered-T80-oct-nov \
  --training-dataset=/data/leela-dfrc-filtered-T80-oct-nov.binpack \
  --start-from-engine-test-net True \
  --gpus="0," \
  --start-lambda=1.0 \
  --end-lambda=0.75 \
  --gamma=0.995 \
  --lr=4.375e-4 \
  --tui=False \
  --seed=$RANDOM \
  --max_epoch=800 \
  --auto-exit-timeout-on-training-finished=900 \
  --network-testing-threads 20 \
  --num-workers 6

Local testing at a fixed 25k nodes:
experiments/experiment_leela-dfrc-filtered-T80-oct-nov/training/run_0/nn-epoch779.nnue
localElo: run_0/nn-epoch779.nnue : 4.7 +/- 3.1

The new Leela T80 part of the dataset was prepared by downloading test80 training data from all of Oct 2022 and Nov 2022, rescoring with syzygy 6-piece tablebases and ~600 GB of 7-piece tablebases, saving best moves to exported .plain files, removing all positions with castling flags, then converting to binpacks and using interleave_binpacks.py to merge them together. Scripts used in this data conversion process are available at:
https://github.com/linrock/lc0-data-converter

Filtering binpack data using depth6 multipv2 search was done by modifying transform.cpp in the tools branch:
https://github.com/linrock/Stockfish/tree/tools-filter-multipv2-no-rescore

Links for downloading the training data (total size: 338 GB) are available at:
https://robotmoon.com/nnue-training-data/

Passed STC:
LLR: 2.94 (-2.94,2.94) <0.00,2.00>
Total: 30544 W: 8244 L: 7947 D: 14353
Ptnml(0-2): 93, 3243, 8302, 3542, 92
https://tests.stockfishchess.org/tests/view/63a0d377264a0cf18f86f82b

Passed LTC:
LLR: 2.95 (-2.94,2.94) <0.50,2.50>
Total: 32464 W: 8866 L: 8573 D: 15025
Ptnml(0-2): 19, 3054, 9794, 3345, 20
https://tests.stockfishchess.org/tests/view/63a10bc9fb452d3c44b1e016

closes https://github.com/official-stockfish/Stockfish/pull/4295

Bench 3554904

src/evaluate.h

index f5ac3263c3380267cc7c9ce15bc66830e6ce4d56..d1398dd5ba859e9eec68760adf66e86e52937ff3 100644 (file)
@@ -39,7 +39,7 @@ namespace Eval {
   // The default net name MUST follow the format nn-[SHA256 first 12 digits].nnue
   // for the build process (profile-build and fishtest) to work. Do not change the
   // name of the macro, as it is used in the Makefile.
-  #define EvalFileDefaultName   "nn-ad9b42354671.nnue"
+  #define EvalFileDefaultName   "nn-335a9b2d8a80.nnue"
 
   namespace NNUE {