この記事では、大規模言語モデル (LLM) に対する Yann LeCun のアプローチの限界と、Joint Embedding Architecture (JEPA) の潜在的な利点について考察します。 LeCun 氏は、既存の LLM には物理世界の真の理解と、永続記憶、推論、計画などの主要なインテリジェント機能のサポートが欠けていると考えています。同氏は、世界を深く理解できるモデルを構築することの重要性を強調し、抽象表現の抽出におけるJEPAの利点により、世界の本質的な特徴をよりよく学習できるため、LLMの欠点を補うことができると指摘した。
Yann LeCun 氏は、LLM には用途はあるものの、物理世界を正確に理解することができず、永続的な記憶、推論、計画などの基本的なインテリジェンス機能のサポートが不足していると指摘しました。彼は、世界を深く理解してモデルを構築する可能性について議論し、LLM よりも優れた抽象表現を抽出できる共同埋め込みアーキテクチャ (JEPA) の利点を紹介し、システムが本質的に世界の抽象的な特徴を学習できるようにしました。総合すると、ルカン氏の視点は、純粋な言語処理から離れ、物理世界と抽象的な概念のより深い理解へと向かう人工知能分野の将来の方向性を浮き彫りにしています。潜在的な代替案として、より強力でインテリジェントな人工知能システムを構築するために、JEPA はさらなる研究と探求に値します。