什麼是 JEPA 模型？未來會取代 LLM 嗎？

JEPA，全名「聯合嵌入預測架構」（Joint Embedding Predictive Architecture），是一種新穎的 AI 方法，目的是讓機器像人類一樣，通過觀察和預測來學習世界如何運作。它屬於自監督學習，也就是說不需要人類幫忙標記資料，就能自己訓練。這讓它成本低又靈活多變。

JEPA 怎麼運作？

想像一下，你給 AI 看一張圖片的一部分，比如一棵樹，它會試著猜測接下來可能是什麼，比如天空或一隻鳥。JEPA 的做法是從能看到的部份，預測看不到部份的「表徵」（representation），重點在理解整體概念，而不是細微的像素細節。比如說，圖片版的 I-JEPA 用視覺轉換器（Vision Transformer）來處理和預測圖片，而影片版的 V-JEPA 則能從影片中學習物體的動作和互動。

為什麼重要？

JEPA 的效率很高，比一些其他方法需要的運算資源少，而且 Meta AI 把它開源了（免費分享程式碼），讓更多人可以研究和改良。它在現實世界有很大的應用潛力，例如機器人或自動駕駛汽車，因為這些都需要理解周圍環境。

AI 中的 JEPA 模型完整解析

背景與脈絡

JEPA 模型是 Yann LeCun 在 2022 年提出來的，他希望打造一個能自己學習世界模型和常識的 AI，靠的是自監督學習。這靈感來自人類和動物如何通過觀察環境來學習，不用依賴人工標記的資料。到 2025 年 4 月 7 日為止，AI 領域很關注大型語言模型（LLM）和生成式 AI，但這些技術有時會「胡說八道」（產生奇怪的錯誤）。JEPA 想解決這些問題，朝人工通用智慧（AGI）的目標邁進，目前研究還在持續發展中。

核心概念與變體

JEPA 的核心是預測高層次的抽象概念，而不是像素級的細節，這樣比較不容易出錯，也更省力。它在「表徵空間」中學習，從上下文預測缺少的資訊，注重語義（意思）而非表面。

I-JEPA（圖片版 JEPA）：專注於圖片，用視覺轉換器（ViT）從沒遮住的部分，預測被遮住部分的表徵。例如，它能從圖片中可見的背景，猜出隱藏物體的表徵。
V-JEPA（影片版 JEPA）：應用到影片，從原始影片中學習抽象表徵，預測物體互動，比如球撞到牆後的路徑。
MC-JEPA：有些資料提到這是個變體，專注於動作和內容特徵，但細節不多。

這種非生成式（non-generative）的方法，和生成式模型（如 DALL-E 或 GPT）不同，後者會直接預測像素，處理細節時容易出問題，比如畫手的時候不自然。

技術細節與架構

以 I-JEPA 為例，它的架構有幾個關鍵部分：

上下文區塊（Context Block）：用視覺轉換器處理可見的圖片部分，產生有意義的表徵。
目標區塊（Target Block）：預測被遮住部分的表徵，權重用指數移動平均更新，避免表徵崩潰。
預測器（Predictor）：一個較小的視覺轉換器，根據位置資訊預測目標區塊的表徵，用 L2 距離計算損失。

運作方式是隨機選取目標區塊（遮住的部分），用單一上下文區塊（沒遮住的部分）來預測。這不對稱的設計避免了類似 Siamese 網路常見的表徵崩潰問題。損失函數是預測表徵和目標表徵之間的平均 L2 距離，用梯度優化來學習參數。

效率與表現

JEPA 的效率很突出，比其他頂尖模型需要的運算資源少很多。例如：

在 ImageNet-1K 上訓練一個 6.32 億參數的 I-JEPA 模型，用 16 個 A100 GPU 不到 72 小時，只用了其他方法的十分之一運算資源。
在 ImageNet-1K 的線性探測和半監督評估中，I-JEPA 表現比遮罩自編碼器（MAE）好，擅長分類、物體計數和深度預測。
用 ViT-H/14 在 ImageNet 上預訓練不到 1200 GPU 小時，比 iBOT 的 ViTS/16 快 2.5 倍，比 MAE 的 ViT-H/14 效率高 10 倍。

這種效率來自於在表徵空間預測，忽略低層次細節和背景，收斂速度比其他方法快 5 倍，雖然單次迭代慢了 7%。

應用與未來展望

JEPA 不需要資料增強就能學習語義表徵，很適合需要理解環境的應用：

機器人：幫機器人預測動態環境中的結果，提升適應性。
自動駕駛汽車：增強對場景的理解，預測交通情況。
通用 AI 研究：為實現 AGI 提供基礎，建構世界模型和常識，彌補語言模型的功能語言能力不足。

初步測試顯示 I-JEPA 在電腦視覺任務表現優異，Meta AI 把它開源（I-JEPA GitHub），提供訓練程式碼和預訓練模型，鼓勵更多研究。它將在電腦視覺與模式識別大會（CVPR）上展示，顯示它在研究界的影響力。

比較分析

和其他自監督學習方法比，JEPA 避開了基於不變性預訓練（如 MoCo、SimCLR、Dino）的偏見，這些方法容易因增強而崩潰表徵。它也不同於遮罩自編碼器（MAE），後者是生成式的，從嵌入解碼回像素空間，效率較低。以下是比較表：

面向	JEPA (I-JEPA)	遮罩自編碼器 (MAE)	不變性方法 (如 Dino)
方法	非生成式，表徵空間預測	生成式，像素空間解碼	不變性，表徵崩潰風險
效率	高，10 倍少運算，收斂快	中等，運算需求較高	中等，依增強而定
語義焦點	強，學習高層次抽象	弱，注重像素細節	中等，依任務而定
資料增強	不需要	不需要	需要
任務表現	分類、計數、深度預測出色	不錯，但語義任務較弱	不錯，但有增強偏見

挑戰與爭議

JEPA 雖然有潛力，但也有挑戰，例如確保表徵不崩潰（靠不對稱架構解決）。有些研究者質疑表徵空間預測是否能完全捕捉語義，還有它能否擴展到更複雜任務。Yann LeCun 認為 JEPA 是 AGI 關鍵的看法也引發爭議，有人覺得語言模型和生成式 AI 更值得優先關注。這些討論顯示 AI 研究在 2025 年 4 月 7 日仍在演進。