KataGo

AlphaZeroとの主な違いは[7]、KataGoがオープンソースとオープンデータであることに加えて、強化学習のコストが大幅に削減されたので、自宅のPCでも比較的高いレベルの強化学習が行えることである。数日でアマチュア高段者に到達した[1]。

LeelaZeroとの主な違いは、KataGoのGTPエンジンが"kata-analyze"コマンドをサポートしていることである。フロントエンドプログラム（Lizzieなど）がKataGoの目数差の分析結果を取得できるので、人間の目数計算と判断の助けになる。LeelaZeroなどに見られる終盤のヨセで損な手を打つ可能性を減らすことができる[1]。

もう一つの違いは、KataGoはOpenCL（v1.2以降でサポート[10]）とCUDA[1]の両方をサポートしていることである（OpenCLの最新版は最適化されており、CUDA版より数倍も高速ということはなく、二つの版はほぼ同じ）。 LeelaZeroはOpenCLだけをサポートしている[11]。

最初のバージョン（番号はg65，v1.0）では、2019年2月[12]に35台のNVIDIA Tesla V100を使用して7日間の強化学習が行われた。6ブロックx96フィルターから15ブロックx192フィルターまでで[13]、棋力はLeelaZeroの（ニューラルネットワークの130番目に相当する）LZ130とほぼ同じになった[14]。これは人間の棋力を既に超えている[1]。

2番目のバージョン（番号はg104，v1.1）は、2019年5月から6月[12]に作成された。28台のNVIDIA Tesla V100で、6ブロックx96フィルターから20ブロックx256フィルターまで強化学習が行われた[15]。ハイパーパラメータが大幅に改善されたので、わずか3.5日で最初のバージョンの棋力を超えた[1][16]。さらに、LCB（英語: Lower confidence bound）の導入によって、棋力が大幅に向上した[16]。 最後に、19日間のトレーニングの後、20ブロック版が作成され、棋力が「LZ-ELFv2」（ELF OpenGoのv2の重みファイルをLeela Zeroで動かしたもの）を上回った。Leela Zeroの40ブロック版と比較すると、LZ200と同等の棋力になった[1]。

3番目のバージョン（番号はg170，v1.3とv1.4）は、2020年1月から6月にかけて作成された[12]。29GPUで始まり、14日後に37GPUに増加し、24日（合わせて38日）後に47GPUに増加した[1]。

v1.5.0以降[17]、GPUを使用しない純粋なCPUだけでの動作がサポートされた（Eigen（英語: Eigen (C++ library)）ライブラリを使用）。また、バージョンv1.8.0以降では、分散トレーニングをサポートしているので、世界中のユーザーが重み（ニューラルネットワーク）のトレーニングに協力できるようになった[18]。

1. 人間の棋譜が一部に追加された実験的バージョン。v1.4.0のニューラルネットワークよりも優れているとは限らない。 [19]