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LeCun哈佛演讲PPT放出:唱衰自回归LLM,指明下一代AI方向
LeCun哈佛演讲PPT放出:唱衰自回归LLM,指明下一代AI方向
7月前
LeCun 一如既往地不看好自回归 LLM。
PPT 链接:https://drive.google.com/file/d/1Ymx_LCVzy7vZXalrVHPXjX9qbpd9k_bo/view?pli=1 视频地址 https://www.youtube.com/watch?v=MiqLoAZFRSE
监督学习(SL)需要大量标注样本; 强化学习(RL)需要大量的试验; 自监督学习(SSL)效果很好,但生成结果仅适用于文本和其他离散模式。
从感官输入中学习世界模型的 AI 系统; 具有持久记忆的系统; 具有规划行动的系统; 可控和安全的系统; 目标驱动的 AI 架构(LeCun 重点强调了这一条)。
放弃生成模型,支持联合嵌入架构; 放弃概率模型,支持基于能量的模型(EBM); 放弃对比方法,支持正则化方法; 放弃强化学习,支持模型 - 预测控制; 仅当规划无法产生结果时才使用强化学习来调整世界模型。
生成式:预测 y(包含所有细节); 联合嵌入:预测 y 的抽象表示。
© THE END
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来源:机器之心
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