原標(biāo)題：Andrej Karpathy后悔放棄語言模型，卻搞了多年強化學(xué)習(xí)，稱是研究生涯最大的錯誤
文章來源：夕小瑤科技說
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Andrej Karpathy的反思與大模型時代的啟示

在AI領(lǐng)域的快速發(fā)展中，Andrej Karpathy作為OpenAI的創(chuàng)始成員之一，最近表達(dá)了對自己研究方向的反思。他認(rèn)為自己在早期已認(rèn)識到自回歸語言模型的潛力，但卻在很長一段時間內(nèi)未能堅持這一方向，反而追隨了強化學(xué)習(xí)的潮流。這種“誤入歧途”的感慨引發(fā)了他對AI發(fā)展歷程的深思。

1. 強化學(xué)習(xí)的興起與局限

Karpathy提到，強化學(xué)習(xí)在2013年通過Atari RL論文開創(chuàng)了深度強化學(xué)習(xí)的新時代，并在2018年推出了OpenAI Five，展現(xiàn)了強化學(xué)習(xí)在復(fù)雜游戲中的應(yīng)用。然而，他也意識到，盡管這一領(lǐng)域一度繁榮，最終卻被大語言模型（LLM）的崛起所覆蓋，反映出強化學(xué)習(xí)的局限性。

2. Yann LeCun的洞察

Karpathy回憶起Yann LeCun當(dāng)時對強化學(xué)習(xí)的批評，認(rèn)為強化學(xué)習(xí)只是“蛋糕”上的櫻桃，而表征學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)才是“蛋糕”的主體。這一觀點在今天看來尤為準(zhǔn)確，Karpathy承認(rèn)，雖然強化學(xué)習(xí)在某些領(lǐng)域有效，但大模型的成功更依賴于預(yù)訓(xùn)練和監(jiān)督微調(diào)的結(jié)合。

3. RNN的潛力與探索

回顧過去，Karpathy早在2015年就已注意到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的巨大潛力。他在《RNN的不可思議有效性》中探討了RNN在文本生成和序列數(shù)據(jù)處理方面的能力，分享了用RNN生成類似莎士比亞作品的實驗，展示了RNN的訓(xùn)練過程和生成文本的能力。

4. 從RNN到大語言模型的演變

隨著谷歌在2017年發(fā)布的Transformer論文，AI領(lǐng)域迎來了新的突破，開啟了自注意力機制的研究。這一進展使得大模型的Scaling Laws逐漸被發(fā)掘，推動了AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用與發(fā)展。Karpathy的反思不僅是對個人研究路徑的反思，也為我們提供了對AI未來發(fā)展的重要啟示。

總結(jié)

Karpathy的經(jīng)歷提醒我們，在AI研究中，跟隨潮流并不總是明智的選擇，正確的方向和深入的思考才是推動技術(shù)進步的關(guān)鍵。面對迅速變化的技術(shù)環(huán)境，回顧過去的經(jīng)驗，有助于我們更好地把握未來的發(fā)展方向。

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作者簡介：專業(yè)、有趣、深度價值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189