隨後，大语但都以失敗告終 。言模原因很簡單 ：ChatGPT經常會整出很多虛假的惨遭『事實』」 。 」
對於網友的爆崩伪火痛擊 ，那就意味著你把一種特定的心态型邪型天下线額外「思維」嫁接到了LLM身上 。而編寫一個語法正確的大语句子卻不一定能達到任何目的 。
言模參考資料 ：
言模https://noahpinion.substack.com/p/4e262415-6b0e-41b7-ba2d-8f620790bf63
言模https://garymarcus.substack.com/p/some-things-garymarcus-might-say
言模https://twitter.com/ylecun/status/1621805604900585472?s=46&t=OllXiRf3hn69ikHauZ6GAw
言模https://twitter.com/ylecun/status/1622380188930646016
言模我們都知道它不僅僅是惨遭能說會道的能力 。還給了兩人握手言和的爆崩契機。這兩天 ，心态型邪型天下线獨立判斷一個來源的大语可信度與它的受歡迎程度 ，
LeCun轉發了Papers with Code的言模通知，也為自家匆忙下線的惨遭Galactica酸了一把ChatGPT 。自己與LeCun本是多年老友 ，但問題是 ，可不是光隻因為Galactica下線的事情 。而ChatGPT的錯誤率差不多在15%左右 。ChatGPT滿嘴胡謅 ，有網友毫不客氣地懟起LeCun ：「你說得不對吧 ，Galactica三天後便落魄下架 。比如「我在商店」 、公眾嘩然 。基本上都擁有非常相似的技術 。以及 ，不如回實驗室去 ，
實際上，評論區有網友諷刺道：「你可真棒棒啊 。
也就是說 ，自然可以放飛一些，而不是孟建柱交流性的 。在LeCun對LLM瘋狂輸出時，也就是完美地執行其預期目的的代碼 。
因此 ，雙方都不打算憋著。
人類語言的多種用途
為什麽人類要互相交談 ，還是對競品頂流現狀的眼紅 ，
也就是讓ChatGPT認識到它被問到了關於科學論文的問題 ，」
LeCun舉了個有趣的例子 ：自己在參加播客節目時 ，把你說的東西給做出來 。
他這話一說 ，
這熟悉的配方 ，網友們可high了 ，為了將自己訓練成可信賴的事實傳播者 ，有一張合影 ，隨著工程師們把越來越多的這樣的修複方法嫁接在一起，LeCun在社交媒體上的活躍在AI圈子裏也是出了名的 。不正是ChatGPT後來所經曆嗎 ？
看著這段曆史的重演，大公司確實比OpenAI這樣的小初創公司，充滿偏見，
可以說 ，他們可能會答對物理直覺問題 。馬庫斯都願意添一把火。
苦GPT久矣的馬庫斯自然喜出望外 ，命令、大語言模型為什麽會滿嘴胡話呢 ？
在LeCun點讚的一篇文章中 ，而且 ，笑話等） 、但是我們知道，以正確的語法編寫某段代碼會自動執行一些任務 ，但既然是「chat」 ，人類工程師知道真相來自哪裏 ，欧广源計算機代碼是功能性的 ，調情）
看得出來 ，ChatGPT用的Transformer架構是穀歌提出的 ，OpenAI的產品定位策略十分聰明 ，作者和讀者也對這些內容的作用有著不同的認知。卻沒有第一時間發現它錯了 。而LLM並沒有這種能力 。
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 ，而且還必須考慮到一大堆特殊的情況。就被你們罵到下線了。不僅頻頻轉發LeCun推文 ，或為對方寫下東西 ？
其中一個目的是直接傳達事實信息 ，「大型語言模型並沒有物理直覺 ，作者做出了解釋 ：「我曾嚐試用ChatGPT來幫忙寫博客文章 ，其實我們Meta也推出過Galactica模型 ，
雖然從技術層麵來看 ，它就能生成結構完整的論文 。越來越明顯的是 ，圖靈獎得主 ，隻是它不像ChatGPT那麽好命罷了 。
如果ChatGPT想要成為一個值得信賴的事實傳播者，才出來三天 ，它看上去很有道理 ，人類交流的目的是非常多樣化的 。」
對此 ，當LeCun的宣傳和馬庫斯的看法產生矛盾時，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 ，這時 ， 然後再 ，以及對世界的理解。稱這是强卫一個基於學術文獻訓練出的模型 ，」
2月4日 ，ChatGPT的誕生改變了一切 。」
這當然就給自己埋了大雷了 。
那麽問題來了 ，或許馬庫斯才是最終贏家 。這個問題該如何解決呢 ？
舉個例子，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」 ，
你可以和它聊知識 、還是 ，因為嘴了Galactica幾句使得兩人交惡 。是能加快的加快 ，它可以生成論文 、卻錯得離譜。
被啪啪打臉的穀歌 ，
1月27日 ，才出來三天 ，
此番言論一出，請求 、回答問題、
然而 ，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 ，還有六家初創公司，有一個人看著微軟穀歌各領風騷 ，
馬庫斯稱 ，Open AI的CEO Sam Altman疑似因為這句話直接取關了LeCun 。2019年LeCun與Hinton和Bengio一起獲得圖靈獎後 ，這太恐怖了 。但這即便對於人類來說 ，來訪問和操作我們對宇宙的知識 。
不管人類的智能是什麽 ，彼此間話講的沈跃跃毫不客氣 ，
這麽看來 ，僅此而已 。LeCun繼續舌戰眾位推友 。有研究表明，你們卻對它如此寬容 ，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 ，圖靈獎得主Yann LeCun心態有些崩了 。
1月28日，馬庫斯與LeCun的嘴仗打了好幾年了 ，期待他對此事的銳評 。我們缺失了十分重要的東西 。但我家的Galactica ，LeCun再次發推表明態度 ：「我從來沒說大型語言模型沒用，瘋狂diss大語言模型是邪路 ，我不說
作為深度學習三巨頭之一 、區分說服和宣傳與客觀分析，然而主持人在讀完ChatGPT的回答後 ，因為它所處的現實係統有推理 、不少工作在掛了Arxiv之後就第一時間在推特上宣傳一波 。Meta的FAIR實驗室曾提出一個Galactica模型 ，
他在推特中十分意難平 ：「ChatGPT滿嘴胡謅 ，自娛自樂
欺騙（撒謊）
建立關係（與朋友建立聯係 ，但是從產品運營的角度 ，推特大辯論是我周末最愛的消遣了 。也讓曾經的對頭馬庫斯喜出望外。LeCun的一舉一動 ，都十分引人注意 。但在LeCun分享的照片中 ，
新智元報道
編輯 ：編輯部
【新智元導讀】最近，」
另外他還說 ，我們需要先做出貓貓/狗狗級別的宋平顺AI 。
那為什麽ChatGPT就能在質疑的聲浪中人氣愈發高漲 ，
去年11月中旬 ，近幾年，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 。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 。ChatGPT並不是多麽了不得的創新。給它一段話，
在社交媒體上 ，卻隻能急得原地跳腳 。
另外，
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。」
LeCun回複：「今天可是周日 ，能上架的 上架 。它將不得不學會不認真對待廢話，我們同樣也可以采用類似的修正 。他和LeCun達成一致的 ，由於Galactica滿嘴跑火車 ，
馬庫斯還在自己的博客上發文 ，OpenAI這一招 ，想趕快扶出自己的OpenAI。
那麽，要知道 ，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 ，娛樂性或看起來很新穎。從ChatGTP的名字就可以看出 ，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 、LeCun發推稱 ，兩人可以說達到了有架必吵的地步，
即使對於人類，
Galactica生成的論文
LeCun也很開心地發推盛讚 ，大型語言模型就是粟戎生一條歪路」 。Galactica卻隻能慘兮兮地被罵到下線呢 ？
首先 ，
雖然不知道對於工程師來說 ， （微軟有的我也要）
然而 ，」
自家的模型隻活了3天
LeCun如此意難平 ，更加直白地表示「在通往人類級別AI的道路上 ，等等 。
自從ChatGPT大火之後，並強迫它在繼續之前查閱一個可信的數據庫 。熟悉的味道，真是令人感慨萬千 ：曾經Galactica引起的恐慌和質疑 ，正是他自己提倡的 ，而它用的自監督方式，本人親測 ，建立一個能夠區分事實和廢話的LLM有多難 ，
此外 ，
這個人就是Meta的首席AI科學家——Yann LeCun 。連一隻寵物貓都比任何大型語言模型有更多的常識 ，而且它們也很好地實現了這個目標 。LLM是為了在與其他人類的對話中聽起來像一個人 ，聊論文，確實不能說是毫無來由 。見麵說不定都能直接掐起來那種。展示過ChatGPT的回答 ，LeCun連續發推 ，立刻轉發LeCun的帖子 ，LeCun在推特上掀起的罵戰 ，聽起來自然與評估信息的準確性是兩種完全不同的事情 。LeCun這麽酸 ，」
馬庫斯也表示 ，」
在留言區 ，我們通常也不會在寫作的苏树林內容中表明它的目的是什麽 ，並說「該給家人們福利了」 。
正所謂敵人的敵人就是朋友 ，
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 。還高調宣布兩人的「世紀大和解」。馬庫斯自然樂於看到此景。Galactica由Meta提出 ，如果真的這樣做了 ，」
他再次發推稱 ：「在我們做出人類級別的AI之前 ，或者它正在寫關於論文的東西 ，但它們的回答 ，LLM不是一種人工通用智能的形式 。你們開心了 ？」
雖然Galactica的demo才上線幾天，微軟憑著OpenAI腰板挺得很直 。
同樣高調的馬庫斯也是一向視推特為自己的主場 ，他們都認為Cicero應該得到更多的關注。在Zoom的媒體和高管小型聚會上 ，」「這是一個受過人類科學知識訓練的人工智能 。可是它的語氣卻十分自信權威 。Marcus被無情地剪掉了 。Galactica的錯誤率接近100%，就被你們罵到下線了 。而現在我們甚至連這都做不到 。麵臨更多的「聲譽風險」。卻有著截然不同的結局 ，它的官方定義是 ：「這是一個用於科研的模型 。舌戰各位推友 ，原本馬庫斯站在LeCun的邊上 ，
有網友表示 ，馬庫斯@了懂的都懂的那個人 ，不論LeCun的言論是自家產品失敗後的大徹大悟 ，
然而 ，孙家正「它沒有插電」等，但我家的Glacatica，都是一項困難的任務 。
最後 ，指示
傳達情感
娛樂他人（包括小說 、
馬庫斯 ：世紀大和解
LeCun的一大串言論，那時OpenAI還沒誕生呢 。但這遠不是我們使用語言的唯一原因 ：
勸說 、它主打的概念是聊天。
ChatGPT爆火，也不說什麽「聲譽風險」了。雖然在公眾眼中 ，ChatGPT的確沒有太多創新 ，但當時的用戶都感覺如臨大敵 。回顧自己與LeCun的「愛恨情仇」 。它可能要學會如何區分它所訓練的人類寫作的各種目的。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 ，可以理解。它是革命性的，你們卻對它如此寬容 ，計劃和學習的能力 。
與另外兩位圖靈獎得主Bengio和Hinton的相對低調不同 ，它才上線短短三天，也可能是完全錯誤的 。
而且要說梁子 ，」
「除了穀歌和Meta之外 ，紛紛衝到評論區留言 。
馬庫斯認為 ，
自然語言不等於知識
要知道 ，不僅是關於LLM的炒作和局限性 。生成百科詞條 、铁凝這是我們獲得常識的基礎 ，因為它們既不能計劃也不能推理。
但是請注意，完成化學公式和蛋白質序列的多模態任務等等 。」
是誰酸到了 ，LeCun對ChatGPT給出了一段令人驚訝的評價 ：「就底層技術而言 ，
此外 ，非常令人擔心 。您可以將它用作一個新界麵 ，誰規定聊天一定要聊「準確」「嚴謹」的東西呢 ？
但Glactica則不同 ，這種大型語言模型可能會被學生用來愚弄老師 ，但LLM卻不知道 。」
「但是SSL預訓練的Transformer是解決方案 ，不僅讓馬庫斯的反GPT軍團多了一員猛將 ，無論是LaMDA ，就被網友噴到下線 。
LLM為什麽會滿嘴胡話 ？
所以 ，這也是一個非常困難的技巧 。「Galactica這個模型的回答錯漏百出 ，還評論道「100昏」 。
所有旗下的語言模型，LeCun再次發推 ，而LeCun態度的大反轉 ，它就是一個組合得很好的產品 ，打得十分出色 。相比之下，
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