word2vec作者爆料:seq2seq是我的想法、GloVe抄袭技巧,反击来了

2023-12-20 发布 · 浏览191次 · 点赞0次 · 收藏0次

Tomas Mikolov 这篇爆料满满的文章,里面涉及的研究人员已经开始回击了。

随着 NeurIPS 2023 获奖论文的公布,十年前的词嵌入技术 word2vec 可谓是实至名归的获得了时间检验奖。这篇论文「Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality」由当时都还在谷歌的 Tomas Mikolov、Ilya Sutskever、Kai Chen、Greg Corrado、Jeffrey Dean 撰写。

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不过,Word2vec 首篇论文是 Tomas Mikolov 等同一作者的「Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space」。对比作者栏,只是增加了 Ilya。而投稿到当年 NeurIPS 的这篇「Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality」算是真正让 Word2vec 被广泛应用的改进论文。

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本该是件值得高兴的事,但论文一作 Tomas Mikolov 似乎对有些事情并不满意,最近他分享了论文背后的更多故事。感兴趣的读者可以参考《论文遭首届 ICLR 拒稿、代码被过度优化,word2vec 作者 Tomas Mikolov 分享背后的故事》。

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原文地址:https://www.facebook.com/tomas.mikolov/posts/pfbid0avhBpB2WULd3KNtAieyiDCFpP9MQggxW1xSh6RXZDjWF6sGzgpYa638KMAyF75JSl

Tomas 在 Facebook 上发表的这篇获奖感言,爆料了很多内容,文章发出之后,得到了很多人的关注。

word2vec 原始论文曾被 ICLR 拒稿

Tomas Mikolov 表示 word2vec 原始论文(即 Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space)在 2013 年首届 ICLR 会议被拒绝接收了,尽管当时的接收率很高。在当年的评选中,审稿人给出了一次「弱拒绝」和四次「强烈拒绝」。

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感兴趣的读者,可以前去查看:https://openreview.net/forum?id=idpCdOWtqXd60

这个问题很多人表示有同感,LoRA 作者 Weizhu Chen 表示,自己也有相似的经历,LoRA 论文在第一次投稿时也被拒绝了,因为审稿人认为 LoRA 太简单了。 

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「SIFT 在 1997 年 ICCV 和 1998 年 CVPR 两次被拒稿。」

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除了 word2vec 原始论文被拒稿之外,Tomas Mikolov 还透漏了其他事情,我们接着往下看。

seq2seq 的最初想法到底是谁

Tomas Mikolov 表示他于 2012 年加入谷歌大脑团队,在谷歌大脑工作期间曾与 Quoc Le 和 Ilya Sutskever 讨论过一些想法,关于这个想法 Tomas Mikolov 是这么说的:「其实在加入谷歌之前,我就提出了一个非常简单的想法,通过在句子对(比如法语 - 英语)上训练神经语言模型来实现端到端的翻译,然后在看到第一句话后使用生成模式生成翻译。这对短句子效果很好,但在长句子上就不那么奏效了。」

他曾与谷歌的其他人包括 Quoc Le、Ilya Sutskever 在内多次讨论了这个项目。然而,事情开始出现转折,Tomas Mikolov 选择离开谷歌加入 Facebook AI,而这个项目也被其他人接手了。

Tomas Mikolov 指出:「谷歌最终以从序列到序列(sequence to sequence)为名发表了我的想法,不仅没有提到我是共同作者,而且在长长的致谢部分提及了谷歌大脑中几乎所有的人,唯独没有我。那时是资金大量涌入人工智能领域的时期,每一个想法都价值连城。看到深度学习社区迅速变成某种权力的游戏,我感到很悲哀。」

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论文地址(上)以及致谢名单(下):https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf

在 Tomas Mikolov 看来,正是这些想法促进了从序列到序列(sequence to sequence,seq2seq)的研究,也就是说 seq2seq 的想法最初来自于 Tomas Mikolov。

然而,作为 seq2seq 作者的 Quoc Le 并不认同 Tomas 的说法,Quoc Le 先是对 Tomas 参与的 word2vec 论文获奖表示祝贺。然后话锋一转,「关于 seq2seq,Tomas 的说法有不准确的地方。特别是,我们都记得非常清楚,他没有向我们提出这个想法,而且当我们与他分享端到端的翻译想法时,他实际上非常怀疑。事实上,尽管他持怀疑态度,我们还是非常努力地让这个想法发挥作用。」

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图源:https://twitter.com/quocleix/status/1736523075943125029

GloVe 论文中引用了 Tomas 的研究 7 次

除了 seq2seq,Tomas 还提到了另一个项目,即斯坦福 NLP 小组的 GloVe 项目(全局词表示向量,被很多人认为优于 word2vec)。这项研究由 Jeffrey Pennington、Richard Socher、Christopher D. Manning 共同完成。

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论文地址:https://aclanthology.org/D14-1162.pdf

Tomas 表示:「虽然该项目从我们的项目中复刻了很多技巧,但总感觉 GloVe 倒退了一步:速度较慢,还需要更多内存,生成的向量质量比 word2vec 低。然而,GloVe 是基于在更多数据上预训练的词向量发布的,因而很受欢迎。之后,我们在 fastText 项目中修复了相关问题,在使用相同数据进行训练时,word2vecGloVe 好得多。」

GloVe 的作者之一 Richard Socher 对此进行了反击(以下内容进行了部分概括)。

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图源:https://twitter.com/RichardSocher/status/1736161332259614989

「我很高兴 Tomas Mikolov 和他的合著者赢得了时间检验奖。这是当之无愧的,几天前我已经在 Facebook 上向他表示祝贺了。

Tomas 的做法有点像 Schmidhuber(Schmidhuber 多次公开挑战其他研究人员原创性研究),这是可以理解的。学术界经常会出现这种情况:(一项研究)成功了,会有很多人认领,可以将其理解为『父母』,只有失败了才是『孤儿』(言外之意是没有人会在意)。

一个有意义的主题可以激发聪明的大脑和创造性的想象,这些人往往有相似的想法,许多想法都是不确定的。的确,很多想法在某些时候被提及,但没有大规模实施或执行。」

Richard Socher 继续说道,当 Mikolov 以一种有点不满的方式说我们抄袭了其研究的许多技巧时,我们有点不明白,因为我们实际上在 GloVe 论文中引用了他的研究 7 次

确实,在这篇论文中,我们搜索关键词 Mikolov,除去参考文献出现的 3 次,论文中确实是 7 次。

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最后,Richard 表示「早在 2010 年,只有少数人真正关注并致力于语言网络的研究:Ronan Collobert、Jason Weston、Tomas Mikolov、Yoshua Bengio、我自己、Chris Manning 和其他一些人。现在这个领域发展得如此之快,除非你继续做出令人惊叹的工作,否则很快就会被人们忘记。AI 以及深度 NLP 领域在过去的一年里发展很快,许多刚刚加入或注意到它的人都不知它从何而来。可以理解的是,这让一些已经从事了一段时间并奠定了基础的人感到不安。但是,我们应该对我们的想法以如此巨大的速度扩展感到兴奋。」

前面我们提到 Tomas 认为 GloVeword2vec 倒退了一步,但是有人针对这一点也进行了反驳:「尽管 word2vec词嵌入的第一个介绍,但我发现 Glove 更直观且易于移植。你从任何语料库构建词嵌入的脚本都非常方便。我们在生产中仍然使用 Glove 与 SIF 一起作为轻量级第一过滤器。」

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尽管 Tomas Mikolov 的文章引发的一系列讨论与争议还在继续,但不管事实如何,好在 word2vec 获得了 NeurIPS 2023 时间检验奖。

最后想问一句,2014 年发表到 NeurIPS 的 Seq2Seq 会获得明年的 NeurIPS 时间检验奖吗?

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