File size: 2,139 Bytes
66c82a8 9cc34a0 66c82a8 9cc34a0 66c82a8 9cc34a0 66c82a8 9cc34a0 66c82a8 9cc34a0 66c82a8 9cc34a0 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 |
---
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- trl
- chess-endgame
- lora
license: apache-2.0
language:
- en
- id
---
# Master Ending - AI Chess Coach (Pilot Phase)
- **Developed by:** gandensang (Budi Santoso)
- **Project Name:** Master Ending Application
- **License:** apache-2.0
## 🎯 Visi Project: Master Ending
**Master Ending** bukan sekadar mesin catur (*engine*) biasa. Ini adalah bagian inti dari proyek aplikasi pelatih fase akhir (*endgame*) catur yang dirancang untuk membantu pemain dari berbagai level memahami **logika** di balik setiap langkah.
Tujuan utama kami adalah menciptakan asisten AI yang tidak hanya menunjukkan langkah yang "benar" secara teknis, tetapi memberikan langkah yang **paling akurat dan didukung oleh data historis Grandmaster (Elo 2500+)**.
## 🧠 Keunggulan Model
Model ini merupakan hasil *fine-tuning* tahap awal yang mengintegrasikan pemahaman posisi mendalam dengan database pertandingan nyata.
1. **Akurasi Teoretis Tinggi:** Menggunakan dataset dari pemain dengan Elo 2500+ untuk memastikan AI belajar dari standar tertinggi.
2. **Konteks Historis:** Setiap analisis langkah dihubungkan kembali ke **Game ID/Hash** asli, memungkinkan pengguna untuk merujuk pada partai lengkap di mana posisi tersebut pernah terjadi.
3. **Fokus pada Edukasi:** Dirancang untuk menjadi mesin penggerak aplikasi Master Ending yang akan menjelaskan transisi posisi, bukan hanya memberikan evaluasi angka (+/-).
## 📊 Detail Teknis (Pilot Run)
Pada fase *Pilot Run* ini, model telah dilatih untuk mengenali:
- **Notasi FEN:** Mengonversi posisi statis menjadi pemahaman strategis.
- **Identifikasi Fase:** Membedakan kebutuhan taktis antara *Opening*, *Middlegame*, dan terutama *Endgame*.
- **Integrasi Database:** Menyertakan referensi unik untuk setiap posisi guna menjaga integritas data aplikasi.
### Format Instruksi (Alpaca Style)
Model merespons secara konsisten dengan format berikut:
```text
### Instruction:
[Instruksi Analisis Master Ending]
### Input:
[Posisi FEN]
### Response:
Langkah Terbaik: [Langkah SAN]. (Hasil Akhir: [1-0/0-1/1/2-1/2]) | Ref ID: [GM-Hash] |