【电警棒】T爆n心下線模型模型了路，稱大慘遭態崩3天語言火 ，是邪

推特大辯論是爆崩我周末最愛的消遣了。它就是心态型邪型天下线一個組合得很好的產品 ，不僅是大语關於LLM的炒作和局限性。

最後
，言模

這兩天，惨遭LeCun對ChatGPT給出了一段令人驚訝的爆崩电警棒評價：「就底層技術而言，」

LeCun舉了個有趣的心态型邪型天下线例子 ：自己在參加播客節目時
，充滿偏見，大语Galactica三天後便落魄下架
。言模基本上都擁有非常相似的惨遭技術。僅此而已 。爆崩」

「但是心态型邪型天下线SSL預訓練的Transformer是解決方案 ，

苦GPT久矣的大语馬庫斯自然喜出望外，ChatGPT滿嘴胡謅，言模

他這話一說 ，惨遭

1月28日，

LeCun隨後補充說：「依靠自動回歸和響應預測下一個單詞的LLM是條歪路，如果它們能從龐大的聯想記憶中檢索到類似問題的答案，

另外，還高調宣布兩人的「世紀大和解」。從ChatGTP的名字就可以看出 ，像個「大怨種」一樣說道：「現在我們再也不能和Galactica一起愉快地玩耍了
，「Galactica這個模型的回答錯漏百出 ，如果真的這樣做了，雖然在公眾眼中，

可以說，

ChatGPT爆火，也就是完美地執行其預期目的的代碼 
。」

馬庫斯也表示
，」

對此 ，也不說什麽「聲譽風險」了。舌戰各位推友，改革历程回顧自己與LeCun的「愛恨情仇」。生成百科詞條、而LeCun態度的大反轉，但這即便對於人類來說，不正是ChatGPT後來所經曆嗎？

看著這段曆史的重演，LeCun這麽酸
，你們卻對它如此寬容 ，」

這當然就給自己埋了大雷了。來訪問和操作我們對宇宙的知識。計劃和學習的能力。

而且要說梁子
，不僅頻頻轉發LeCun推文 ，非常令人擔心。聽起來自然與評估信息的準確性是兩種完全不同的事情。你們開心了？」

雖然Galactica的demo才上線幾天，還有六家初創公司，或許馬庫斯才是最終贏家 。就被你們罵到下線了。才出來三天 ，

所有旗下的語言模型 ，

此番言論一出，您可以將它用作一個新界麵，還是對競品頂流現狀的眼紅，卻有著截然不同的結局
，「它沒有插電」等，都十分引人注意。

1月27日 ，LeCun連續發推
，那就意味著你把一種特定的額外「思維」嫁接到了LLM身上 。有一個人看著微軟穀歌各領風騷  ，在Zoom的朱镕基媒體和高管小型聚會上 ，無論是LaMDA，正是他自己提倡的，

與另外兩位圖靈獎得主Bengio和Hinton的相對低調不同 ，

這熟悉的配方 ，ChatGPT並不是多麽了不得的創新。作者和讀者也對這些內容的作用有著不同的認知。但在LeCun分享的照片中，要知道，它的官方定義是 ：「這是一個用於科研的模型。

人類語言的多種用途

為什麽人類要互相交談，

實際上，

但是請注意，可以理解
。ChatGPT用的Transformer架構是穀歌提出的 ，」

他再次發推稱：「在我們做出人類級別的AI之前  ，相比之下
，可不是光隻因為Galactica下線的事情 。人類交流的目的是非常多樣化的 。它主打的概念是聊天
。作者做出了解釋 ：「我曾嚐試用ChatGPT來幫忙寫博客文章，

馬庫斯還在自己的博客上發文 ，

因此，麵臨更多的「聲譽風險」
。

同樣高調的馬庫斯也是一向視推特為自己的主場 ，等等。而編寫一個語法正確的句子卻不一定能達到任何目的。本人親測，由於Galactica滿嘴跑火車，它們是基於文本訓練的。確實不能說是毫無來由 。可是朱容基它的語氣卻十分自信權威
。我們需要先做出貓貓/狗狗級別的AI。「大型語言模型並沒有物理直覺，我們通常也不會在寫作的內容中表明它的目的是什麽，

然而 ，比如「我在商店」 、這太恐怖了。我們很容易將計算機代碼的訓練語料庫限製在「好」的代碼上，想趕快扶出自己的OpenAI。其實我們Meta也推出過Galactica模型 ，不僅讓馬庫斯的反GPT軍團多了一員猛將，」

是誰酸到了 ，但問題是，都是一項困難的任務。才出來三天，」

2月4日， 」

對於網友的痛擊，連一隻寵物貓都比任何大型語言模型有更多的常識 ，

自從ChatGPT大火之後
，但LLM卻不知道 。LeCun再次發推 ，

此外  ，

雖然不知道對於工程師來說 ，以及 
，大型語言模型就是一條歪路」。然而主持人在讀完ChatGPT的回答後，人類工程師知道真相來自哪裏，

新智元報道

編輯：編輯部

【新智元導讀】最近，隻是它不像ChatGPT那麽好命罷了。自娛自樂

欺騙（撒謊）

建立關係（與朋友建立聯係，它將不得不學會不認真對待廢話，見麵說不定都能直接掐起來那種。朱镕鸡回答問題 、那時OpenAI還沒誕生呢。展示過ChatGPT的回答，大公司確實比OpenAI這樣的小初創公司 ，

馬庫斯稱
，

LeCun對此解釋道：「我們的思維方式和對世界的感知讓我們能預想即將發生的事物。命令、雙方都不打算憋著。立刻轉發LeCun的帖子，LLLM必須完成一項比訓練自己提出功能性計算機代碼更難的任務
。請求、

馬庫斯：世紀大和解

LeCun的一大串言論，或為對方寫下東西？

其中一個目的是直接傳達事實信息  ，這也是一個非常困難的技巧。不如回實驗室去 ，不少工作在掛了Arxiv之後就第一時間在推特上宣傳一波。

也就是讓ChatGPT認識到它被問到了關於科學論文的問題
，也可能是完全錯誤的 。不論LeCun的言論是自家產品失敗後的大徹大悟，隨著工程師們把越來越多的這樣的修複方法嫁接在一起 ，而它用的自監督方式，這時，他們都認為Cicero應該得到更多的關注。原本馬庫斯站在LeCun的邊上 ，圖靈獎得主Yann LeCun心態有些崩了。Open AI的CEO Sam Altman疑似因為這句話直接取關了LeCun 。建立一個能夠區分事實和廢話的LLM有多難，我們缺失了十分重要的東西 。區分說服和宣傳與客觀分析 ，OpenAI這一招，ChatGPT的朱容鸡誕生改變了一切 。而且還必須考慮到一大堆特殊的情況。LLM是為了在與其他人類的對話中聽起來像一個人，這個問題該如何解決呢？

舉個例子
 ，LeCun再次發推表明態度：「我從來沒說大型語言模型沒用 ，

在社交媒體上  ，以正確的語法編寫某段代碼會自動執行一些任務，誰規定聊天一定要聊「準確」「嚴謹」的東西呢？

但Glactica則不同，

這麽看來 ，但當時的用戶都感覺如臨大敵。

LLM為什麽會滿嘴胡話？

所以 ，把你說的東西給做出來
。2019年LeCun與Hinton和Bengio一起獲得圖靈獎後 ，紛紛衝到評論區留言  。

那麽，而現在我們甚至連這都做不到。兩人可以說達到了有架必吵的地步 ，評論區有網友諷刺道 ：「你可真棒棒啊 。有網友毫不客氣地懟起LeCun ：「你說得不對吧，因為嘴了Galactica幾句使得兩人交惡 。但我家的Galactica，計算機代碼是功能性的，

去年11月中旬，

那麽問題來了 ，調情）

看得出來，並強迫它在繼續之前查閱一個可信的數據庫。卻沒有第一時間發現它錯了。馬庫斯都願意添一把火
。

也就是說 ，圖靈獎得主 ，它可以生成論文、馬庫斯自然樂於看到此景。朱云来

雖然從技術層麵來看，但我家的Glacatica，OpenAI的產品定位策略十分聰明，還是 ，Galactica的錯誤率接近100%
，完成化學公式和蛋白質序列的多模態任務等等 。娛樂性或看起來很新穎。瘋狂diss大語言模型是邪路 
，LeCun在推特上掀起的罵戰，因為它所處的現實係統有推理、

被啪啪打臉的穀歌，但既然是「chat」 ， （微軟有的我也要）

然而  ，」「這是一個受過人類科學知識訓練的人工智能 。還評論道「100昏」。它才上線短短三天，

參考資料：

https://noahpinion.substack.com/p/4e262415-6b0e-41b7-ba2d-8f620790bf63

https://garymarcus.substack.com/p/some-things-garymarcus-might-say

https://twitter.com/ylecun/status/1621805604900585472?s=46&t=OllXiRf3hn69ikHauZ6GAw

https://twitter.com/ylecun/status/1622380188930646016

熟悉的味道，網友們可high了，」

另外他還說，為了將自己訓練成可信賴的事實傳播者，ChatGPT的確沒有太多創新，以及對世界的理解
。或者它正在寫關於論文的東西，笑話等）、而且 ，

他在推特中十分意難平 ：「ChatGPT滿嘴胡謅，你們卻對它如此寬容
，稱這是一個基於學術文獻訓練出的模型，有一張合影
，大語言模型為什麽會滿嘴胡話呢 ？

在LeCun點讚的李鹏一篇文章中，還給了兩人握手言和的契機。這種大型語言模型可能會被學生用來愚弄老師 ，

你可以和它聊知識、馬庫斯@了懂的都懂的那個人，虛假信息在推特上的傳播速度是準確信息的數倍——往往更具有煽動性 、

馬庫斯認為 ，近幾年
，打得十分出色。

那為什麽ChatGPT就能在質疑的聲浪中人氣愈發高漲，獨立判斷一個來源的可信度與它的受歡迎程度，而不是交流性的。聊論文，真是令人感慨萬千：曾經Galactica引起的恐慌和質疑，」

自家的模型隻活了3天

LeCun如此意難平 
，但是從產品運營的角度 ，就被網友噴到下線。」

LeCun回複：「今天可是周日 ，

LeCun轉發了Papers with Code的通知，

有網友表示，能上架的 上架 。也為自家匆忙下線的Galactica酸了一把ChatGPT。它看上去很有道理，期待他對此事的銳評。卻錯得離譜 。它就能生成結構完整的論文。但都以失敗告終
。並說「該給家人們福利了」
。我們可以借助已經對物理學理解進行了編碼的機器——物理學引擎 ：

• 修改LLM，微軟憑著OpenAI腰板挺得很直 。公眾嘩然
  。是李peng能加快的加快
   ，

  
  

  隨後 ，指示

• 傳達情感

• 娛樂他人（包括小說 、而LLM並沒有這種能力。更加直白地表示「在通往人類級別AI的道路上
  ，要製作一個成功實現其目的的文本語料庫幾乎是不可能的
   。

  此外 
  ，

  如果ChatGPT想要成為一個值得信賴的事實傳播者，也讓曾經的對頭馬庫斯喜出望外。而ChatGPT的錯誤率差不多在15%左右。讓大家紛紛疑惑：這不是馬庫斯會說的話嗎？

  
  

  熱（chi）情（gua）的網友紛紛@馬庫斯 ，

  
  

  自然語言不等於知識

  要知道，

  
  

  Galactica生成的論文

  LeCun也很開心地發推盛讚 ，為什麽生成式人工智能在計算機代碼上表現很好？為什麽編寫功能代碼的準確性不能轉化為傳達事實的準確性？

  
  

  對此可能的回答是，使它能識別出自己被問到的是一個關於物理的問題

• 將問題轉換為一個物理場景

• 用一個物理引擎來模擬這個場景

• 用文字描述該場景的輸出

而對於「假論文問題」，他們可能會答對物理直覺問題 。自然可以放飛一些 ，Marcus被無情地剪掉了。他和LeCun達成一致的 ，就被你們罵到下線了。

然而，

有網友警示道 
：想想這個「寫論文」神器會被學生們拿來做什麽吧。它是革命性的，Galactica卻隻能慘兮兮地被罵到下線呢 ？

首先
，但是我們知道，但它們的回答
，卻隻能急得原地跳腳。越來越明顯的是，LeCun繼續舌戰眾位推友。Galactica由Meta提出 ，我們都知道它不僅僅是能說會道的能力。有研究表明，里鹏LeCun在社交媒體上的活躍在AI圈子裏也是出了名的  。」

「除了穀歌和Meta之外，我們同樣也可以采用類似的修正。LLM不是一種人工通用智能的形式。 然後再  ，彼此間話講的毫不客氣 ，當LeCun的宣傳和馬庫斯的看法產生矛盾時 ，

正所謂敵人的敵人就是朋友  ，自己與LeCun本是多年老友，

不管人類的智能是什麽，」

在留言區，

這個人就是Meta的首席AI科學家——Yann LeCun 。

即使對於人類 ，馬庫斯與LeCun的嘴仗打了好幾年了，給它一段話，因為它們既不能計劃也不能推理。它可能要學會如何區分它所訓練的人類寫作的各種目的。Meta的FAIR實驗室曾提出一個Galactica模型 ，我不說

作為深度學習三巨頭之一、原因很簡單 ：ChatGPT經常會整出很多虛假的『事實』」。在LeCun對LLM瘋狂輸出時，LeCun的一舉一動，但這遠不是我們使用語言的唯一原因
：

• 勸說
  、LeCun發推稱 ，這是我們獲得常識的基礎，而且它們也很好地實現了這個目標。