머신러닝 하드웨어의 숫자 형식 증가는 FP8, BF16, MXFP4 등 다양한 변종을 야기했어요. 엔지니어들은 가속기 간 모델 이식 시 문제 발생 가능성이 있습니다. 이 논문은 84개 숫자 형식 카탈로그와 6개의 비트 정확도 준수 팩을 제공합니다.
각 팩은 JSON 문서로, SHA-256 지문과 공유 행 스키마를 포함하며, 3.0을 인코딩하는 앵커 벡터를 통해 교차 팩 무결성을 확인합니다. ml_dtypes 0.5.4와 교차 검증을 거쳐 차이점은 명시적으로 기록됩니다.
이 작업은 기존 형식을 제안하거나 모델 정확도를 주장하는 것이 아닌, 레지스트리 채우기를 목표로 하며, 모든 자료는 GitHub에서 공개 라이선스로 제공됩니다.