Noise 프로젝트가 역전파 없이 작은 언어 모델을 학습하는 구현과 속도 실험을 공개했다. 화제가 된 1.76시간에서 1.6초로 줄인 기록은 8개 H100에서 정해진 손실 목표를 달성한 소형 모델 최적화 사례다. 일반적인 역전파 학습보다 모든 작업에서 4,000배 빠르다는 비교가 아니며 같은 최적화 조건에서는 역전파의 품질이 더 좋았다는 설명도 있다. 저장소는 이후 더 큰 모델과 다른 목표로 실험을 갱신했다. 개발자는 모델 크기, 손실 목표와 비교 기준을 함께 봐야 한다.