이 기사에서는 LLM(대형 언어 모델)에 대한 Yann LeCun 접근 방식의 한계와 JEPA(Joint Embedding Architecture)의 잠재적 이점을 살펴봅니다. LeCun은 기존 LLM이 물리적 세계에 대한 진정한 이해와 지속적인 기억, 추론, 계획과 같은 주요 지능형 기능에 대한 지원이 부족하다고 믿습니다. 그는 세상을 깊이 이해할 수 있는 모델 구축의 중요성을 강조하고, 추상적 표현을 추출하는 JEPA의 장점을 통해 세상의 본질적인 특성을 더 잘 학습할 수 있어 LLM의 단점을 보완할 수 있다고 지적했습니다.
Yann LeCun은 LLM에 용도가 있지만 실제 세계를 정확하게 이해할 수 없으며 영구 메모리, 추론 및 계획과 같은 기본 지능 기능에 대한 지원이 부족하다고 지적했습니다. 그는 세계에 대한 깊은 이해를 바탕으로 모델을 구축할 수 있는 가능성에 대해 논의하고 LLM에 비해 JEPA(Joint Embedding Architecture)의 장점을 소개했습니다. JEPA는 추상 표현을 더 잘 추출하여 시스템이 세계의 추상적인 특징을 기본적으로 학습할 수 있도록 해줍니다.종합해보면, 르쿤의 관점은 순수한 언어 처리에서 벗어나 물리적 세계와 추상적 개념에 대한 더 깊은 이해를 향해 나아가고 있는 인공지능 분야의 미래 방향을 강조한다. 잠재적인 대안으로서 JEPA는 더욱 강력하고 지능적인 인공 지능 시스템을 구축하기 위해 추가 연구와 탐색을 할 가치가 있습니다.