在当前人工智能的前沿探索中，yann lecun 提出的 jepa（联合嵌入预测架构）正逐步重塑大语言模型（llm）的训练范式。这位图灵奖得主并未止步于对现有 llm 的批评，而是亲自投身于模型架构的革新。传统 llm 的训练依赖输入空间中的序列生成任务，例如逐词预测，这种机制虽然广泛应用，但在表征学习方面已显露出瓶颈，尤其在类比视觉领域的任务中暴露出效率与泛化能力的不足。
LeCun 与其研究团队提出，应从计算机视觉（CV）的成功经验中汲取灵感，以推动语言模型的进化。JEPA 的核心在于：不在原始数据层面进行重建，而是在高维抽象表征空间中预测缺失的信息，从而更高效地捕捉语义结构和世界知识。Meta AI 已在图像与视频理解任务中验证了 JEPA 的有效性，如今，他们正将这一理念延伸至自然语言处理领域。
为实现这一跨越，研究人员 Hai Huang、Yann LeCun 和 Randall Balestriero 联手推出了 LLM-JEPA。该模型首次将文本与代码视为同一语义概念的不同表达形式，并成功将 JEPA 的自监督学习框架引入 LLM 架构。借助 JEPA 在嵌入空间内建模关系的能力，LLM-JEPA 不仅保持了传统大模型强大的语言生成潜力，还在推理精度与抗干扰能力上实现了显著提升。
实证研究表明，LLM-JEPA 在包括 Llama3、OpenELM 和 Gemma2 在内的多种主流模型架构上均表现出优越性能，在 GSM8K、Spider 等多样化基准测试中大幅超越传统训练目标。尤为突出的是，其在减少过拟合现象方面的表现，展现了更强的训练稳定性与泛化能力，为下一代语言模型的发展指明了新路径。
尽管现阶段的研究重点仍集中于微调阶段的应用，但初步的预训练实验已展现出令人鼓舞的结果。研究团队表示，未来将进一步探索 LLM-JEPA 在完整预训练流程中的潜力，致力于为语言模型的持续进化提供更加坚实的学习机制。
