Andrej Karpathy后悔放棄語言模型，卻搞了多年強化學習，稱是研究生涯最大的錯誤

原標題：Andrej Karpathy后悔放棄語言模型，卻搞了多年強化學習，稱是研究生涯最大的錯誤
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：5395字

Andrej Karpathy的反思與大模型時代的啟示

在AI領域的快速發展中，Andrej Karpathy作為OpenAI的創始成員之一，最近表達了對自己研究方向的反思。他認為自己在早期已認識到自回歸語言模型的潛力，但卻在很長一段時間內未能堅持這一方向，反而追隨了強化學習的潮流。這種“誤入歧途”的感慨引發了他對AI發展歷程的深思。

1. 強化學習的興起與局限

Karpathy提到，強化學習在2013年通過Atari RL論文開創了深度強化學習的新時代，并在2018年推出了OpenAI Five，展現了強化學習在復雜游戲中的應用。然而，他也意識到，盡管這一領域一度繁榮，最終卻被大語言模型（LLM）的崛起所覆蓋，反映出強化學習的局限性。

2. Yann LeCun的洞察

Karpathy回憶起Yann LeCun當時對強化學習的批評，認為強化學習只是“蛋糕”上的櫻桃，而表征學習和監督學習才是“蛋糕”的主體。這一觀點在今天看來尤為準確，Karpathy承認，雖然強化學習在某些領域有效，但大模型的成功更依賴于預訓練和監督微調的結合。

3. RNN的潛力與探索

回顧過去，Karpathy早在2015年就已注意到循環神經網絡（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據處理方面的能力，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年發布的Transformer論文，AI領域迎來了新的突破，開啟了自注意力機制的研究。這一進展使得大模型的Scaling Laws逐漸被發掘，推動了AI技術的廣泛應用與發展。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未來發展的重要啟示。

總結

Karpathy的經歷提醒我們，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進步的關鍵。面對迅速變化的技術環境，回顧過去的經驗，有助于我們更好地把握未來的發展方向。

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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189