FINANCIAL ASSOCIATED PRESS'IN 1 ARALIK'TA YAYINLADIĞI BIR RAPORA GÖRE, TIANYANCHA, SON ZAMANLARDA OPENAI OPCO, LLC'NIN ULUSLARARASI OLARAK SINIFLANDIRILAN BIR DIZI "GPT-6" VE "GPT-7" TICARI MARKASI IÇIN BAŞVURDUĞUNU GÖSTERDI.

PANews, 1 Aralık'ta Tianyancha App'in yakın zamanda OPENAI OPCO, LLC'nin uluslararası olarak bilimsel araçlar ve web sitesi hizmetleri olarak sınıflandırılan bir dizi "GPT-6" ve "GPT-7" ticari markası için başvurduğunu ve mevcut ticari marka durumunun esaslı incelemeyi beklediğini gösterdiğini bildirdi.

28 Kasım'da IT Home'a göre, Microsoft'un reklam ve ağ hizmetleri başkanı Mikhail Parakhan, kısa süre önce X (Twitter) platformunda tweet attı ve ekibin Copilot'u (Bing Chat) aktif olarak geliştirdiğini ve bazı sorunları çözdükten sonra OpenAI'nin GPT-4 Turbo'suna yükseltileceğini söyledi. Parakhin ayrıca GPT-4-turbo'yu yükselttikten sonra karakter sınırının daha da genişletileceğini ve artık girilebilecek maksimum kelime sayısının 4.000 kelime olduğunu söyledi.

Science and Technology Innovation Board Daily tarafından 27 Kasım'da yayınlanan bir rapora göre Bill Gates, Ultraman da dahil olmak üzere OpenAI içindeki birçok kişinin GPT-5'in GPT-4'ten önemli ölçüde daha iyi olacağına inandığını söyledi. Ancak, üretken yapay zekanın sınırlarına ulaştığına inanmak için birçok neden olduğunu savunuyor. Gates'in bir sonraki atılımının açıklanabilir yapay zeka olduğuna inanıyor, ancak önümüzdeki on yıla (2030-2039) kadar gerçekleşmesi beklenmiyor.

Webmaster's House tarafından 27 Kasım'da yayınlanan bir rapora göre, araştırmacılar Jones ve Bergen kısa süre önce Turing testinde GPT-4 üzerine bir çalışma yaptılar ve sonuçlar, GPT-4 başarı oranının insanlardaki %63'e kıyasla %41'e ulaştığını gösterdi. Bu rakam, ELIZA'nın %27'si ve GPT-3.5'in %14'ü gibi geleneksel yapay zeka modellerine göre açık bir avantaj gösteriyor. Çalışma, GPT-4 dahil olmak üzere GPT'nin çeşitli sürümlerini kapsayan 25 farklı dil modeli tasarladı. Çalışma, GPT-4'ün ücretli sürüm olduğunu, GPT-3.5'in ise ücretsiz sürüm olduğunu belirtiyor. Bu, ücretli sürümün testlerde daha iyi performans gösterdiğini ve teknolojik gelişmelerin sonuçların kalitesi üzerindeki etkisini vurguladığını gösteriyor. Ancak, insanlar için% 63 başarı oranına kıyasla hala iyileştirme için yer var.

Son bir çalışmada, Oxford Üniversitesi İnternet Enstitüsü'ndeki yapay zeka araştırmacıları, 24 Kasım'da Webmaster's House tarafından bildirildiği üzere, büyük dil modellerinin (LLM'ler) bilimsel gerçeğe yönelik tehdidi hakkında bir uyarı yayınladı. Brent Mittelstadt, Chris Russell ve Sandra Wachter gibi araştırmacılar tarafından Nature Human Behavior'da yayınlanan bir makalede, GPT-3.5 mimarilerine dayalı LLM'lerin mutlak bir gerçek kaynağı olmadığına ve "halüsinasyonlar" dedikleri şeyi, yani gerçek dışı tepkileri üretebileceğini belirtiyorlar. Araştırmacılar, LLM'lerin kullanılma biçiminde bir değişiklik çağrısında bulunuyorlar ve çıktının gerçek doğruluğunu sağlamak için onları "sıfır atış çevirmenleri" olarak öneriyorlar. Araştırmalar, LLM'lere güvenilir bir bilgi kaynağı olarak güvenmenin bilimsel gerçeğin aşınmasına yol açabileceğini vurgulamaktadır.

Nature tarafından 22 Kasım tarihli bir rapora göre, bazı yazarlar makalelerini yayınlamalarına yardımcı olmak için profesyonel veri kümelerini tahrif etmek için GPT-4'ü kullandılar. JAMA Journal of Ophthalmology'de 9 Kasım'da yayınlanan bir makalede yazarlar, sahte bir veri kümesi oluşturmak için GPT-4'ün ADA özelliğini (istatistiksel analiz yapan ve görsel veriler oluşturan gelişmiş veri analizi) kullandılar ve bu verilere dayalı bir araştırma makalesi yayınladılar. Verilerin çok gerçek göründüğü anlaşılmaktadır ve profesyoneller tarafından dikkatli bir şekilde incelenmeden verilerin gerçekten sahte olduğunu bulmak zordur.

22 Kasım'da Inflection AI, resmi olarak OpenAI'nin GPT-4'ünden sonra ikinci olduğu iddia edilen ve dünyanın ikinci nesil büyük dil modeli (LLM) olan Inflection-2'nin piyasaya sürüldüğünü duyurdu. Inflection AI, Inflection-2'nin ~10²⁵ FLOP ile 8 GPU üzerinde 8 karma hassasiyetli eğitim ile 5000 NVIDIA H100 GPU üzerinde eğitildiği anlamına gelir. Bu, onu Google'ın amiral gemisi PaLM 2 Large modeliyle aynı eğitim hesaplama kategorisine sokar ve MMLU, TriviaQA, HellaSwag ve GSM8k gibi çoğu AI karşılaştırmasında PaLM 2'den daha iyi performans gösterir. Daha önce, Haziran ayında yapay zeka girişimi Inflection AI'nın Bill Gates ve Nvidia gibi yatırımcılarla 1,3 milyar dolar topladığı bildirilmişti.

22 Kasım'da Inflection AI, Inflection-2 modelinin piyasaya sürüldüğünü resmen duyurdu ve modelin dünyanın ikinci nesil büyük dil modeli (LLM) olduğunu ve yalnızca OpenAI'nin GPT-4'ünden sonra ikinci olduğunu söyledi. Inflection AI, Inflection-2'nin FP5000 için ~100²⁵ FLOP ile 10 NVIDIA H8 GPU üzerinde eğitildiğini ve bu da onu Google'ın amiral gemisi PaLM 2 Large modeliyle aynı eğitim hesaplama kategorisine soktuğunu ve MMLU, TriviaQA, HellaSwag ve GSM8k gibi çoğu AI karşılaştırmasında PaLM 2'den daha iyi performans gösterdiğini söylüyor. Daha önce, Haziran ayında yapay zeka girişimi Inflection AI'nın Bill Gates ve Nvidia gibi yatırımcılarla 1,3 milyar dolar topladığı bildirilmişti.

PANews, 23 Kasım'da Alexablockchain'e göre, Sequoia China tarafından desteklenen bir ZK oracle ağı olan Hyper Oracle'ın, büyük makine öğrenimi modelleri için açık kaynaklı bir çözüm olan Optimistic Machine Learning "opML"nin piyasaya sürüldüğünü duyurduğunu bildirdi , büyük makine öğrenimi (ML) modellerinin Ethereum blok zincirinde çalışma şeklini değiştirmeyi amaçlamaktadır, bu da kullanıcıların büyük dil modellerini dizüstü bilgisayarlar gibi temel donanımlarda, GPU'lar gibi üst düzey kaynaklara ihtiyaç duymadan ve zkML'ye (sıfır bilgi makine öğrenimi) kıyasla daha yüksek performans ve esneklikle çalıştırabileceği anlamına gelir. OpML'nin, GPT 3.5 gibi karmaşık modeller de dahil olmak üzere Ethereum ana ağındaki mevcut ana akım büyük ölçekli makine öğrenimi modellerini desteklediği ve ayrıca güvene dayalı bilgi işlemi desteklediği ve Optimism tabanlı doğrulama mekanizmasının, yapay zeka ve makine öğrenimi eğitimi sırasında bilgi işlemin ademi merkeziyetçiliğini ve doğrulanabilirliğini sağlayabileceği bildiriliyor. Önceki haberlere göre, Hyper Oracle, bu yıl dao5 ve Sequoia China Seed Fund tarafından ortaklaşa yönetilen, FutureMoney Group ve diğerlerinin katılımıyla 3 milyon dolarlık bir Pre-Seed finansman turunu tamamladı.

Webmaster's House tarafından 21 Kasım'da yayınlanan bir rapora göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Santa Fe Enstitüsü tarafından yapılan araştırma, GPT-4'ün grafiksel çıkarım görevlerinde yalnızca %33'lük bir doğruluk oranına sahip olduğunu, GPT-4v'nin çok modlu sürümünün ise yalnızca %25 ile daha da kötü performans gösterdiğini gösterdi. Yazarlar, ConceptARC veri kümesini kullanarak 451 insan deneği grafiksel bir akıl yürütme görevinde test ettiler ve sonuçlar, ortalama insan doğruluk oranının GPT-4'ten çok daha yüksek olan %91 olduğunu gösterdi. Bununla birlikte, giriş testinin yüksek kaliteli denekleri taramak için yeterli olmadığı, örneğin rastgeleliğinin tartışmalı olduğu ve görüntülerin sayısal bir matrise dönüştürülmesinin kavramları değiştirebileceği de dahil olmak üzere, araştırmacıların denekleri işe alma şekli ve GPT-4'ün girilme şekli hakkında sorular gündeme geldi.

21 Kasım'da IT Home'a göre Microsoft, Bing Chat ve Bing Chat Enterprise'ın AI asistanı Copliot'ta birleştiğini duyurdu ve Entra ID ile oturum açan herhangi bir uygun kullanıcı, iş verilerinin korunmasını zorunlu kılacaktır. Ticari veri koruma özelliklerine sahip Copilot'un 1 Aralık'ta genel kullanıma sunulacağı ve yakında Microsoft 365 F3'e genişletileceği bildirildi. Microsoft'un kullanıcı verilerine doğrudan erişimi yoktur ve temel alınan modeli eğitmek için kullanılmaz. Ayrıca Copilot, GPT-4 ve DALL-E 3 dahil olmak üzere en yeni OpenAI modellerini temel alır ve metin ve görüntü oluşturma yetenekleri sunar.

20 Kasım'da web yöneticisinin evinden gelen haberlere göre, Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Fengshen Listesi ve IDEA Araştırma Enstitüsü ekibi, Çin tıp alanında ChiMed-GPT adlı büyük bir dil modeli (LLM) geliştirmek için işbirliği yaptı. Model, Fengshenbang ekibinin Ziya2-13B modeli üzerine inşa edilmiştir, 13 milyar parametreye sahiptir ve çok çeşitli ön eğitim, denetimli ince ayar ve insan geri bildirimi ile pekiştirmeli öğrenme yoluyla tıbbi metin işleme ihtiyaçlarını karşılar.

17 Kasım'da IT Home'a göre Microsoft, Ignite 2023 konferansında toplam 2,7 milyar parametre içeren en küçük dil modeli Phi-2'yi piyasaya sürdü ve bu, önceki sürüme kıyasla önemli bir gelişme. Microsoft Research'teki Makine Öğrenimi Temelleri Grubu başkanı Sebastien Bubeck, GPT-4 gibi güçlü dil modelleriyle büyük ve küçük dil modellerinin gerçek dünyadaki yeteneklerini test eden "MT-Bench" karşılaştırmasının ekran görüntülerini tweetledi. Sonuçlara göre Phi-2, bazı yönlerden Meta'nın Llama-2-7 B modelinden daha iyi performans gösteriyor. Microsoft'un bu yıl Haziran ayında Phi-1'i piyasaya sürdüğü ve yalnızca 1,3 milyar parametre içerdiği, QA Q&A, sohbet formatı ve kodu gibi senaryolara uygun olduğu bildiriliyor. Eylül ayında Microsoft, 1.5 milyar parametreye sahip olan ve şiir yazabilen, e-posta ve hikaye yazabilen ve metni özetleyebilen Phi-1.3 sürümünü güncelledi ve yayınladı.

17 Kasım'da IT Home'a göre, X platformundaki birçok kullanıcının geri bildirimlerine göre, ChatGPT'nin web sürümü birkaç gün önce büyük bir güvenlik açığına sahip ve GPT-3.5 sürümü, yalnızca URL'yi değiştirerek tek tıklamayla 4.0'a "yükseltilebilir". Kullanıcıların, kimlik doğrulama sisteminde ciddi bir "geçici işçi" düzeyinde hata olduğu açık olan GPT-4.0'ı kullanmak için ChatGPT'nin resmi web sitesinin sohbet sayfasına girmeleri ve URL'ye "/?model=gpt-4-gizmo" eklemeleri gerektiği bildiriliyor. Ancak şu anda yetkili bu hatanın varlığını fark etmiş gibi görünüyor ve düzeltmek için çalışıyor, bazı kullanıcılar GPT-4'ü yalnızca URL sonekini ekleyerek kullanmaya devam edebilir, ancak bazı kullanıcılar son eki ekledikten sonra hala kullanamıyor.

Jinshi haberlerine göre, iFLYTEK 14 Kasım'da yaptığı bir ankette, şirketin planlandığı gibi 24 Ekim'de iFLYTEK Xinghuo bilişsel büyük model V3.0'ı piyasaya sürdüğünü ve yedi temel yeteneğin gelişmeye devam ettiğini, genel kıyaslama ChatGPT, İngilizce kıyaslama, Çince'yi aşma ve GPT-4'ün ötesindeki tıp alanı gibi endüstri liderliğine ulaşmak için eğitim, tıp ve diğer alanlarda. Aynı zamanda, genel boşluğa bilimsel ve rasyonel olarak bakmak gerekiyor ve GPT-4 ile karşılaştırıldığında hala iyileştirme için yer var ve 2024'ün ilk yarısında iFLYTEK Xinghuo, GPT-4 ile kıyaslama yapacak.

PANews, 14 Kasım'da Financial Times'a göre OpenAI CEO'su Sam Altman'ın yakın tarihli bir röportajda OpenAI'nin sonraki adımlarından daha fazlasını açıkladığını bildirdi. Altman, şirketin yapay zeka modelinin yeni nesli GPT-5'i geliştirdiğini söyledi. Ancak programı yayınlamayı taahhüt etmedi. Altman, bunun eğitilmesi için daha fazla veri gerektireceğini ve verilerin internetteki halka açık veri kümelerinden ve şirketin tescilli verilerinden geleceğini söyledi. OpenAI kısa süre önce büyük ölçekli veri kümeleri, özellikle de "bugün internette herkese açık ve kolayca erişilemeyen", özellikle uzun biçimli yazılar veya herhangi bir formattaki konuşmalar için bir çağrı yayınladı. Altman ayrıca, modellerini eğitmek için OpenAI'nin diğer birçok büyük AI şirketi gibi Nvidia'nın gelişmiş H100 yongalarını kullandığını söyledi. Nvidia'nın çip sıkıntısı nedeniyle bu yıl "ciddi gerilimler" yaşandığını belirtti. Bununla birlikte, Google, Microsoft, AMD ve Intel gibi diğer şirketler rakip AI çiplerini piyasaya sürmeye hazırlanırken, Nvidia'ya olan güven uzun sürmeyebilir. Buna ek olarak, OpenAI'nin tüketici başarısına rağmen Altman, şirketin yapay genel zeka oluşturma yolunda ilerleme kaydetmeye çalıştığını söyledi. ChatGPT'nin temelini oluşturan modeller olan büyük dil modellerinin (LLM'ler) "AGI oluşturmanın temel parçalarından biri olduğuna, ancak bunun üzerinde başka birçok parça olduğuna" inanıyor. Ayrıca, Google DeepMind gibi şirketlerin göz ardı ettiğine inandığı bir faktör olan bilgi sıkıştırma olarak dilin önemini vurguladı.

AI New Intelligence tarafından 14 Kasım'da yayınlanan bir rapora göre, OpenAI CEO'su Sam Altman kısa süre önce FT ile yaptığı röportajda OpenAI'nin sonraki adımlarından daha fazlasını açıkladı. Altman, şirketin yeni nesil yapay zeka modeli GPT-5'i geliştirdiğini söyledi. Ancak programı yayınlamayı taahhüt etmedi. Altman, bunun eğitilmesi için daha fazla veri gerektireceğini ve bunun da internetteki halka açık veri kümelerinden ve şirketin tescilli verilerinden geleceğini söylüyor. OpenAI kısa süre önce büyük ölçekli veri kümeleri, özellikle de "bugün internette herkese açık ve kolayca erişilemeyen", özellikle uzun biçimli yazılar veya herhangi bir formattaki konuşmalar için bir çağrı yayınladı. Altman ayrıca, modellerini eğitmek için OpenAI'nin diğer birçok büyük AI şirketi gibi Nvidia'nın gelişmiş H100 yongalarını kullandığını söyledi. Nvidia'nın çip kıtlığı nedeniyle bu yıl "ciddi gerilimler" yaşandığını belirtti. Ancak Google, Microsoft, AMD ve Intel gibi diğer şirketler rakip yapay zeka çiplerini piyasaya sürmeye hazırlanırken, Nvidia'ya olan güven uzun sürmeyebilir. Buna ek olarak, OpenAI'nin tüketici başarısına rağmen Altman, şirketin yapay genel zeka oluşturma yolunda ilerleme kaydetmeye çalıştığını söyledi. ChatGPT'nin temelini oluşturan modeller olan büyük dil modellerinin (LLM'ler) "AGI oluşturmanın temel parçalarından biri olduğunu, ancak bunun üzerinde başka birçok parça olduğunu" savunuyor. Ayrıca, Google DeepMind gibi şirketlerin göz ardı ettiğine inandığı bir faktör olan bilgi sıkıştırma olarak dilin önemini vurguladı. Daha önce, Eylül ayında DeepMind'ın kurucu ortağı OpenAI'nin GPT-5'i gizlice eğittiği bildirilmişti.

Webmaster's Home tarafından 13 Kasım'da yayınlanan bir rapora göre, büyük dil modelleri (LLM'ler) alanı hızla büyüyor ve derin öğrenme, makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) gibi profesyonellere olan talep arttı. GlobalData tarafından yapılan bir analize göre, çok çeşitli sektörlerdeki şirketler GPT-4 ile ilgili işler ilan ediyor ve Microsoft, Citigroup, Merck & Co., Thomson Reuters ve Travelers Insurance Company dahil olmak üzere bazı tanınmış şirketler GPT-4 profesyonelleri arıyor. Microsoft, Skype'ta yapay zeka entegrasyonuna adanmış bir pozisyon için "Skype Kıdemli Yazılım Mühendisi" arıyor; Citigroup'un "Üretken Yapay Zeka Tam Yığın Mühendislik Lideri – Kod Kontrolü" pozisyonu, ürün ve hizmetlerin teknik yönünü yönlendirmek ve katkıda bulunmak için tasarlanmıştır; Merck & Co.'daki "AI/ML Mühendisi" pozisyonu, diğer şeylerin yanı sıra en son büyük dil modellerini keşfetmek ve uygulamak için tasarlanmıştır. Bu pozisyonların ortaya çıkması, GPT-4'ün çeşitli endüstrilerde geniş bir şekilde uygulandığını ve farklı alanlardaki profesyoneller için zengin gelişim fırsatları sağladığını göstermektedir.

IT House tarafından 13 Kasım'da yayınlanan bir rapora göre, NHK bu yılın Haziran ayında ünlü Japon manga sanatçısı Osamu Tezuka'nın başyapıtı "Strange Doctor Black Jack"in yapay zeka destekli yaratım şeklinde bir devam filmi başlatacağını bildirdi. "Strange Doctor Black Jack"in devamının 22 Kasım'da "Weekly Junior Champion"un son sayısında merhum ustaya bir övgü olarak yayınlanacağı bugün resmen açıklandı. NHK'ya göre ekip, diğerlerinin yanı sıra bir grup yapay zeka (AI) uzmanı ve manga yaratıcısından oluşuyor ve Tezuka'nın en büyük oğlu Makoto Tezuka ve Keio Üniversitesi'nde profesör olan Satoshi Kurihara tarafından yönetiliyor. Projenin adı "TEZUKA2023" ve ekip, devam filminin Osamu Tezuka'nın benzersiz sanat stilini ve olay örgüsü stilini yakalamak için GPT-4'ü kullanacağını ve ekibin Tezuka'nın çalışmasıyla "tutarlı" bir devam filmi oluşturmasına olanak tanıyacağını iddia ediyor. Ünlü Japon manga sanatçısı Osamu Tezuka'nın en büyük oğlu liderliğindeki çizgi roman ekibinin "Strange Doctor Black Jack"in yaratılmasına devam etmek için GPT-4'ü kullanacağı daha önce bildirilmişti.

OpenAI CEO'su Sam Altman bir röportajda, yapay genel zeka (AGI) vizyonunu ilerletmek için Microsoft'tan daha fazla fon almayı planladığını söyledi. Altman, şirketin şu anda yapay zeka modelinin yeni nesli GPT-5 üzerinde çalıştığını, ancak bir sürüm zaman çizelgesi taahhüt etmediğini söyledi. Model, internetteki halka açık veri kümelerinin yanı sıra şirketin tescilli verilerinin bir kombinasyonundan gelecek olan daha fazla veriyi eğitmek için daha fazla veri gerektirecektir. (FT)

Webmaster's Home tarafından 13 Kasım'da yayınlanan bir rapora göre KLCII, çeşitli büyük modelleri verimli ve doğru bir şekilde değerlendirebilen JudgeLM adlı bir hakem modelini açık kaynaklı hale getirdi. GPT-4 ile karşılaştırıldığında, JudgeLM maliyetin yalnızca 1/120'sine mal olur ve sonuçları değerlendirmede %90'dan fazla tutarlılık sağlayabilir. Düz metin ve çok modluluk gibi çeşitli değerlendirme senaryolarına uygulanabilir ve puanlar, yargılar ve açıklamalar üretebilir. Yenilikçi bir yaklaşımla JudgeLM, insan performansına yakın referans cevaplarla %90'ın üzerinde bir fikir birliğine sahiptir. JudgeLM, 7 milyar, 13 milyar ve 33 milyar parametre olmak üzere üç farklı parametre versiyonunda mevcuttur ve parametrelerin boyutuna göre güç ve performans artar. Buna ek olarak, KLCII, büyük dil modeli hakemleri üzerinde derinlemesine araştırma yapmak için eğitim ve doğrulama örneklerini içeren bir veri kümesini açık kaynaklı hale getirmiştir. JudgeLM, API tabanlı yöntemlerden daha verimli ve daha ucuzdur.

Golden Ten tarafından 10 Kasım'da yayınlanan bir rapora göre, GF Securities, GPTs&GPT Store'un piyasaya sürülmesinden sonra yapay zeka uygulamalarının ortaya çıkışlarını hızlandırabileceğini ve ekolojinin daha da gelişmesinin beklendiğini ve uygulama tarafının birkaç eğilim görebileceğini söyledi: bir yandan, GPT tabanlı çoklu uygulamalar hızla ortaya çıkabilir ve sahne uygulamalarının inişinin hızlanması bekleniyor; Öte yandan, geliştirme eşiği büyük ölçüde azalacak ve bu da homojen ürünler, özellikle basit işlevlere sahip ve hendeği olmayan bazı araç tabanlı uygulama ürünleri arasında yoğun rekabete yol açacaktır. Çeşitli senaryolarda belirli yeteneklere ve deneyime sahip şirketler, kullanıcı tarafına daha yakındır ve olgun ve yüksek kaliteli AI uygulama ürünlerini daha hızlı piyasaya sürmeleri beklenir. Yapay zeka teknolojisinin ofis, oyun, eğitim, film ve televizyon, pazarlama ve diğer sektörlerdeki yurtiçi ve yurtdışındaki uygulama ritmine dikkat edin.

İşlem hızını artırmak, bellek kullanımını ve iletişim maliyetlerini azaltmak için, Microsoft Azure ve Microsoft Research'ten bir araştırmacı ekibi, 10 Kasım'da IT Home tarafından bildirildiği üzere, büyük dil modeli (LLM) eğitimi için uyarlanmış verimli bir FP8 karma duyarlıklı çerçeve başlattı. Microsoft, dağıtılmış ve karma duyarlıklı eğitim için FP8'den yararlanan üç iyileştirme aşamasını kullanıma sunmuştur. Bu katmanlar ilerledikçe, FP8 entegrasyonundaki artış belirginleşir ve bu da LLM eğitim süreci üzerinde daha büyük bir etki olduğunu gösterir. Microsoft, yaygın olarak benimsenen BF16 karma duyarlık yaklaşımına kıyasla bellek ayak izinde yüzde 27 ila 42'lik bir azalma ve ağırlıklı gradyan iletişim yükünde yüzde 63 ila 65'lik önemli bir azalmayı test etti. Megatron-LM gibi yaygın olarak kullanılan BF16 çerçevelerinden %64 ve Nvidia Transformer Engine'den %17 daha hızlı çalışır. GPT-175B modelini eğitirken, hibrit FP8 hassas çerçevesi, H100 GPU platformunda bellekte %21 tasarruf sağlar ve TE'ye (Transformer Engine) kıyasla eğitim süresini %17 azaltır.