リーラチェスゼロ

原作者	ジャン＝カルロ・パスカット、ゲイリー・リンスコット
開発者	ゲイリー・リンスコット、アレクサンダー・リャシュク、フォルケルト・ホイジンガ、他
初回リリース	2018年1月9日; 7年前 ( 2018-01-09 )
安定版リリース	v0.31.1 / 2024年8月11日; 5か月前 ( 2024-08-11 )
リポジトリ	github.com/LeelaChessZero/lc0
書かれた	C++
オペレーティング·システム	Windows、Mac、Linux、Ubuntu、Android
タイプ	チェスエンジン
ライセンス	GPL-3.0以降
Webサイト	lczero.org

Leela Chess Zero（略称：LCZero、lc0）は、GoogleのAlphaZeroエンジンをベースにした、無料のオープンソース チェスエンジンおよびボランティアコンピューティングプロジェクトです。Stockfishチェスエンジンの開発者であるGary Linscottが先頭に立って開発し、Leela Zero Goエンジンを改良しました。^[1]

Leela ZeroやAlphaGo Zeroと同様に、Leela Chess Zeroの初期のバージョンは、ゲームの基本ルール以外のチェス特有の知識を一切持たない状態でスタートしました。^[1] Leela Chess Zeroのウェブサイトで調整された分散コンピューティングネットワークを使用して、繰り返しの自己プレイから強化学習を通じてチェスの遊び方を学習しました。ただし、2024年11月現在、エンジンで使用されるほとんどのモデルは、以前の強化学習の実行によって生成されたデータに基づいて教師あり学習によってトレーニングされています。 ^[2]

2024年6月現在^[update]、Leela Chess Zeroは25億回以上の対戦を行っており、毎日約100万回の対戦を行っています。^[3]従来のチェスプログラムのリーダーであるStockfishに匹敵するレベルでのプレイが可能です。 ^{[4] [5]}

Leela Chess Zeroプロジェクトは、オープンソースの自己学習型チェスエンジンとして、2018年1月9日にTalkChess.comで初めて発表され、AlphaZeroの成功を再現しようと試みました。^{[1] [6] [7]}トレーニングの最初の数か月以内に、Leela Chess Zeroは、評価関数として使用するディープニューラルネットワークのサイズにより、評価するポジションが桁違いに少ないにもかかわらず、 Rybka、Stockfish、Komodoの初期リリースの強さを上回り、すでにグランドマスターレベルに到達しました。

2018年12月、AlphaZeroチームはサイエンス誌に論文を発表し、これまで公表されていなかったAlphaZeroのアーキテクチャとトレーニングパラメータの詳細を明らかにした。^[8]これらの変更はすぐにLeela Chess Zeroに組み込まれ、その強さとトレーニング効率の両方が向上した。^[9]

Leela Chess Zeroの取り組みは将棋のAobaZeroプロジェクトに影響を与えた。^[10]

このエンジンは開発当初から書き直され、慎重に改良されてきました。2019年以降は^{[11]複数の}バックエンドで実行され、CPUとGPUの両方で実行できるようになりました。^[12]

このエンジンは、異なる重みを使用するように構成することができ、^[13]異なるアーキテクチャも含む。この代替可能な重みの同じメカニズムは、 2019年に行われたフィッシャーランダムチェスのバリアントなど、代替チェスのルールにも使用できます。^[14]

AlphaZeroと同様に、Leela Chess Zeroは、ポリシーベクトル、検索を導くために使用される後続の動きに対する分布、および位置評価の両方を出力するニューラルネットワークを採用しています。これらのニューラルネットワークは、従来のエンジンとは異なり、GPU上で実行されるように設計されています。当初は残差ニューラルネットワークを使用していましたが、2022年にダニエル・モンローとフィリップ・チャーマーズが設計したトランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用するように切り替えました。 ^[2]これらのモデルは、チェス盤を64個のトークンのシーケンスとして表し、Post-LNエンコーダーレイヤーのスタックで構成されるトランクを適用して、位置評価と後続の動きに対する分布を生成するために使用される64個のエンコードされたトークンのシーケンスを出力します。^{[2] [15]}彼らは、smolgenと呼ばれるカスタムドメイン固有の位置エンコーディングを使用して、自己注意層を改善しています。^[15]

2024年11月現在、このエンジンが使用するモデルは、AlphaZeroが使用する残差ネットワークよりも大幅に大きく効率的であり、1手あたり1つの位置評価でグランドマスターレベルの強さを達成していると報告されています。^{[2] [16]}これらのモデルは、閉じ込められた駒や要塞などの位置的特徴を検出して活用し、従来のエンジンを出し抜くことができ、Leelaにユニークなプレイスタイルを与えています。^[2]また、先読みを実行できるという証拠もあります。^[17]

AlphaZeroと同様に、Leela Chess Zeroは強化学習を通じて学習し、セルフプレイを通じて生成されたデータで継続的にトレーニングします。^{[1] [8]}ただし、AlphaZeroとは異なり、Leela Chess Zeroは分散コンピューティングを通じてデータ生成を分散化しており、ボランティアがローカルハードウェアでセルフプレイデータを生成し、それが強化アルゴリズムに供給されます。^[3]トレーニングゲームを提供するには、ボランティアはエンジンとクライアントの最新の非リリース候補（非RC）バージョンをダウンロードする必要があります。クライアントはLeela Chess Zeroサーバーに接続し、最新のニューラルネットワークバージョンを反復的に受信してセルフプレイゲームを作成し、サーバーに送り返してネットワークのトレーニングに使用します。^[18]

Leela Chess Zeroエンジンを実行するには、検索を実行するために使用されるエンジンバイナリと、位置を評価するために使用されるネットワークの2つのコンポーネントが必要です。^[18]プロジェクトにトレーニングデータを提供するために使用されるクライアントは、この目的には必要ありません。古いネットワークをダウンロードして使用することもできます。その場合は、それらのネットワークをLc0バイナリと同じフォルダーに配置します。

トップチェスエンジン選手権シーズン15では、エンジンAllieSteinがLeelaと並んで競い合いました。AllieSteinは、Leelaから派生した2つの異なるスピンオフを組み合わせたものです。AllieはLeelaと同じニューラルネットワークを使用していますが、異なるプレイラインを探索するための独自の検索アルゴリズムを備えています。Steinは、他のエンジン間のゲームから既存のゲームデータを使用して教師あり学習を使用してトレーニングされたネットワークです。これらのプロジェクトはどちらもLeelaに類似しているため、TCECに個別には受け入れられませんでしたが、Allieの検索アルゴリズムとSteinネットワークを組み合わせたAllieSteinは、コンテストへの参加に値するほどユニークであると判断されました。（TCECのルールでは、ニューラルネットワークベースのエンジンには、ネットワークを評価するコード、ネットワーク自体、検索アルゴリズムという3つの重要な機能のうち、少なくとも2つの独自のコンポーネントが必要です。AllieSteinはネットワークを評価するためにLc0と同じコードを使用していますが、他の2つのコンポーネントは新しいため、AllieSteinは別のエンジンと見なされます。）^[19]

2021年初頭、LcZeroのブログは、いくつかのアルゴリズムの改善を導入したエンジンのCシャープへの音訳であるCeresを発表しました。このエンジンはトーナメントで競争力を発揮し、TCECスイス7で3位、TCECカップ4で4位を獲得しました。2024年には、PyTorchでチェスのディープニューラルネットワークのトレーニングをサポートするCeresTrainフレームワークが発表されました。

2018年4月、Leela Chess Zeroはディープニューラルネットワークを使用した最初のエンジンとなり、シーズン12の最下位ディビジョン4でトップチェスエンジン選手権（TCEC）に出場しました。 ^[20] 28ゲームのうち、1勝2引き分け、残りは負けでした。唯一の勝利は、対戦相手のScorpio 2.82が3手でクラッシュしたポジションからのものでした。^{[21]しかし、すぐに改善しました。 2018年7月、Leelaは2018年}世界コンピュータチェス選手権で8人の競技者のうち7位になりました。^[22] 2018年8月、TCECシーズン13のディビジョン4で、14勝12引き分け2敗の記録で優勝しました。^{[21] [23]}ディビジョン3では、リーラは16/28ポイントを獲得し、22.5/28ポイントを獲得したエセリアルとタイブレークでアラサンに次いで3位に終わった。^{[24] [21]}

2018年9月までに、リーラは世界最強のエンジンと競争できるようになりました。2018 Chess.comコンピュータチェス選手権（CCCC）では、^[25]リーラは24の参加者のうち5位になりました。上位8つのエンジンが第2ラウンドに進み、リーラは4位になりました。^{[26] [27]その後、リーラは}コモドとの30ゲームの試合に勝ち、トーナメントで3位を獲得しました。^{[28] [29]}リーラは「TCECカップ」に参加しました。これは、異なるTCEC部門のエンジンが互いに対戦できるイベントです。リーラは、準決勝でストックフィッシュに敗れる前に、上位部門のエンジンであるレーザー、イーサリアル、ファイアを破りました。^[21]

2018年10月と11月、リーラはChess.comのコンピュータチェス選手権ブリッツバトルに参加し、StockfishとKomodoに次いで3位に終わった。^{[30] [31]}

2018年12月、リーラはトップチェスエンジン選手権シーズン14に参加した。リーラはディビジョン3、2、1を制し、すべてで楽々と1位になった。プレミアディビジョンでは、ストックフィッシュが優勢で、フーディーニ、コモド、リーラが2位を争った。最終ラウンドのゲームで、リーラはコモドより上で2位になるためにストックフィッシュを黒で引き分けに抑える必要があった。リーラはこれを達成し、スーパーファイナルでストックフィッシュと対戦した。一進一退の試合で、最初にストックフィッシュ、次にリーラが3ゲームリードし、ストックフィッシュが50.5対49.5の僅差で勝利した。^[21]

2019年2月、リーラは第2回TCECカップ決勝でフーディーニを破り、初めての主要なトーナメントで勝利を収めました。リーラはトーナメント全体で一度も負けませんでした。^{[21] [32]} 2019年4月、リーラはChess.com Computer Chess Championship 7: Blitz Bonanzaで優勝し、ニューラルネットワークプロジェクトとして初めてタイトルを獲得しました。^[33]

トップチェスエンジン選手権シーズン15 （2019年5月）で、リーラはTCECカップのタイトルを守り、今回は決勝でストックフィッシュが7人テーブルベースのドローでミスを犯した後、5.5–4.5（+2 =7 −1）のスコアでストックフィッシュを破りました。^[34]リーラはまた、ゲーム61と62で同じ所定のオープニングで白と黒の両方で勝利するなど、ストックフィッシュに対して53.5–46.5（+14 −7 =79）のスコアで初めてスーパーファイナルで勝利しました。^{[35] [36]}

TCECシーズン16では、リーラはプレミア部門で3位に終わり、スーパーファイナルへの出場権をストックフィッシュと新しいディープニューラルネットワークエンジンのアリーシュタインに奪われた。リーラはプレミア部門で負けを喫しなかった唯一のエンジンで、6試合のうち1試合でストックフィッシュに勝利した。しかし、リーラは9勝しか挙げられず、アリーシュタインとストックフィッシュはともに14勝だった。弱いエンジンに勝てなかったため、リーラは3位に終わり、アリーシュタインに0.5ポイント、ストックフィッシュに1ポイント差をつけられた。^[37]第4回TCECカップでは、リーラはディフェンディングチャンピオンとして第1シードとなり、アリーシュタインとストックフィッシュとは逆のブラケットとなった。リーラは決勝に進出し、ストックフィッシュと対戦した。7回の引き分けの後、ストックフィッシュは第8ゲームに勝利して試合に勝利した。^[38]

2020年1月から4月に開催されたTCECシーズン17では、リーラはストックフィッシュを52.5対47.5で破り、チャンピオンシップに復帰しました。最終10試合で6勝を挙げ、その中には第95試合と第96試合の同じ所定のオープニングで白と黒の両方で勝利するなど、驚異的な成績を残しました。 ^[39]シーズン18でも再びスーパーファイナルに進出しましたが、今度はストックフィッシュに53.5対46.5で敗れました。^[40] TCECカップ6決勝では、リーラはアリースタインに敗れ、2位に終わりました。^[41]

TCECのシーズン19では、 Leelaが再びスーパーファイナルに進出しました。今回は、主に検索ツリーのリーフノードに使用される浅いニューラルネットワークベースの評価関数であるNNUEをサポートする新しいバージョンのStockfishと対戦しました。Stockfish NNUEは、最終スコア54.5-45.5（+18 −9 =73）でLeelaを圧勝しました。 ^{[42] [43]}それ以来、Leelaは繰り返しスーパーファイナルに進出しましたが、毎回Stockfishに負けています：シーズン20では+14 −8 =78 、シーズン21では+19 −7 =74、シーズン23では+27 −10 =63、シーズン24では+20 −16 =64、シーズン25では+27 =50 -23、シーズン26では+31 =52 -17。

Stockfish に NNUE が導入されて以来、Leela は TCEC Swiss 6 と 7、そして TCEC Cup 11 で優勝を果たし、主要なトーナメントでは通常 Stockfish に次ぐ 2 位につけています。

• Leela vs Stockfish、CCCC ボーナス ゲーム、1-0 Leela は、1 ポーンのハンディキャップにもかかわらず、世界チャンピオンの Stockfish エンジンを破りました。
• Stockfish vs Leela Chess Zero – TCEC S15 スーパーファイナル – ゲーム 61 Leela は Trompovsky 攻撃で黒の駒を使って Stockfish を完全に打ち負かしました。Leela の評価は 1 手で 0.1 から -1.2 に上がりましたが、Stockfish の評価は 15 手後までマイナスになりませんでした。
• Stockfish 対 Leela、CCC 21 ラピッド準決勝 — ゲーム 163 Leela は Stockfish のルークをトラップし、黒として勝利できるようにします。
• Stockfish vs Leela、CCC 23 ラピッド ファイナル – ゲーム 189 Leela は黒で要塞を構築し、負けたポジションから引き分けに持ち込むことができました。Stockfish は要塞を検出できず、その評価は 100 手以上 +5 を超えました。

• 公式サイト
• GitHubの Leela Chess Zero
• ニューラルネットワークトレーニングクライアント
• エンジン
• ニューラルネット
• Leela Chess Zero のチェスプログラミング wiki