In diesem Artikel werden die Grenzen von Yann LeCuns Ansatz für Large Language Models (LLMs) und die potenziellen Vorteile der Joint Embedding Architecture (JEPA) untersucht. LeCun glaubt, dass es dem bestehenden LLM an einem echten Verständnis der physischen Welt und der Unterstützung wichtiger intelligenter Fähigkeiten wie dauerhaftes Gedächtnis, Argumentation und Planung mangelt. Er betonte die Bedeutung der Erstellung von Modellen, die die Welt tiefgreifend verstehen können, und wies darauf hin, dass die Vorteile von JEPA bei der Extraktion abstrakter Darstellungen es ihm ermöglichen, die wesentlichen Merkmale der Welt besser zu lernen und so die Mängel von LLM auszugleichen.
Yann LeCun wies darauf hin, dass LLM zwar seinen Nutzen hat, die physische Welt jedoch nicht genau verstehen kann und grundlegende Intelligenzfunktionen wie dauerhaftes Gedächtnis, logisches Denken und Planen nicht unterstützt. Er diskutierte die Möglichkeit, Modelle mit einem tiefen Verständnis der Welt zu erstellen, und stellte die Vorteile der Joint Embedding Architecture (JEPA) gegenüber LLM vor, die es dem System ermöglicht, die abstrakten Merkmale der Welt besser zu extrahieren.Zusammengenommen verdeutlicht LeCuns Perspektive die zukünftige Richtung des Bereichs der künstlichen Intelligenz, die sich weg von der reinen Sprachverarbeitung und hin zu einem tieferen Verständnis der physischen Welt und abstrakter Konzepte bewegt. Als potenzielle Alternative verdient JEPA weitere Forschung und Erforschung, um leistungsfähigere und intelligentere Systeme der künstlichen Intelligenz aufzubauen.