除了表達(dá)自己獲得 NeurIPS 2023 時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)的感想之外，Tomas Mikolo 還對(duì) NLP 和 ChatGPT 的現(xiàn)狀給出了自己的一些思考。

幾天前，NeurIPS 2023 公布了獲獎(jiǎng)?wù)撐模渲袝r(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)?lì)C給了十年前的 NeurIPS 論文「Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality」。這項(xiàng)工作引入了開創(chuàng)性的詞嵌入技術(shù) word2vec，展示了從大量非結(jié)構(gòu)化文本中學(xué)習(xí)的能力，推動(dòng)了自然語言處理新時(shí)代的到來。

這篇論文由當(dāng)時(shí)都還在谷歌的 Tomas Mikolov、Ilya Sutskever、Kai Chen、Greg Corrado、Jeffrey Dean 等人撰寫，被引量超過 4 萬次。

不過，Word2vec 首篇論文是 Tomas Mikolov 等同一作者的「Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space」。這篇論文的引用量也已經(jīng)接近 4 萬。

論文地址：https://arxiv.org/abs/1301.3781

近日，Tomas Mikolov 分享了論文背后更多的故事，包括被首屆 ICLR 拒稿以及之后的進(jìn)展等。

圖源：https://www.facebook.com/tomas.mikolov

以下為原貼內(nèi)容，我們做了不改變?cè)獾恼怼?/p>

我非常高興 word2vec 論文獲得了 NeurIPS 2023 時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)，這是我獲得的第一個(gè)最佳論文類型的獎(jiǎng)項(xiàng)。實(shí)際上，word2vec 原始論文在 2013 年首屆 ICLR 會(huì)議被拒絕接收了（盡管接收率很高），這讓我想到審稿人預(yù)測(cè)論文的未來影響是多么困難。

這些年，我聽到了很多關(guān)于 word2vec 的評(píng)論，正面的還有負(fù)面的，但至今沒有在網(wǎng)絡(luò)上認(rèn)真地發(fā)表過評(píng)論。我覺得研究界正在不斷地被一些研究人員的 PR 式宣傳淹沒，他們通過這樣的方式獲得他人的論文引用和注意力。我不想成為其中的一部分，但 10 年后，分享一些關(guān)于論文背后的故事可能會(huì)很有趣。

我經(jīng)常聽到的一個(gè)評(píng)論是，代碼很難理解，以至于有些人認(rèn)為是我故意地讓代碼不可讀。但我沒有那么邪惡，代碼最終被過度優(yōu)化了，因?yàn)槲业攘撕脦讉€(gè)月才被批準(zhǔn)發(fā)布它。我也試圖讓代碼更快更短。回想起來，如果當(dāng)時(shí)團(tuán)隊(duì)中沒有 Greg Corrado 和 Jeff Dean，我懷疑自己是否會(huì)獲得批準(zhǔn)。我認(rèn)為 word2vec 可能是谷歌開源的第一個(gè)廣為人知的 AI 項(xiàng)目。

在 word2vec 發(fā)布一年多后，斯坦福 NLP 小組的 GloVe 項(xiàng)目也引發(fā)了很大爭(zhēng)議。雖然該項(xiàng)目從我們的項(xiàng)目中復(fù)刻了很多技巧，但總感覺 GloVe 倒倒退了一步：速度較慢，還需要更多內(nèi)存，生成的向量質(zhì)量比 word2vec 低。然而，GloVe 是基于在更多數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的詞向量發(fā)布的，因而很受歡迎。之后，我們?cè)?fastText 項(xiàng)目中修復(fù)了相關(guān)問題，在使用相同數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，word2vec 比 GloVe 好得多。

盡管 word2vec 是我被引用最多的論文，但我從未認(rèn)為它是我最有影響力的項(xiàng)目。實(shí)際上，word2vec 代碼最初只是我之前項(xiàng)目 RNNLM 的一個(gè)子集，我感覺 RNNLM 很快就被人們遺忘了。但在我看來，它應(yīng)該和 AlexNet 一樣具有革命性意義。

在這里，我列舉一些在 2010 年 RNNLM 中首次展示的想法：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展訓(xùn)練、首次通過神經(jīng)語言模型生成文本、動(dòng)態(tài)評(píng)估、字符和子詞級(jí)別的神經(jīng)語言建模、神經(jīng)語言模型自適應(yīng)（現(xiàn)在稱為微調(diào)）、首個(gè)公開可用的 LM 基準(zhǔn)。

我發(fā)布了第一項(xiàng)研究，顯示當(dāng)一切正確完成時(shí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能比 n-gram 語言模型更勝一籌。這在今天聽起來是顯而易見的，但在當(dāng)時(shí)這被廣泛認(rèn)為是不可能的，甚至大多數(shù)谷歌員工都認(rèn)為，數(shù)據(jù)越多，除了 n-gram 和平滑技術(shù)外，其他任何工作都是徒勞的。

我很幸運(yùn)能在 2012 年加入谷歌 Brain 團(tuán)隊(duì)，那里有很多大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的「信徒」，他們?cè)试S我參與 word2vec 項(xiàng)目，展示了它的潛力。但我不想給人留下到這里就足夠完美的印象。在 word2vec 之后，作為后續(xù)項(xiàng)目，我希望通過改進(jìn)谷歌翻譯來普及神經(jīng)語言模型。我確實(shí)與 Franz Och 和他的團(tuán)隊(duì)開始了合作，在此期間我提出了幾種模型，這些模型可以補(bǔ)充基于短語的機(jī)器翻譯，甚至可以取代它。

其實(shí)在加入谷歌之前，我就提出了一個(gè)非常簡(jiǎn)單的想法，通過在句子對(duì)（比如法語 - 英語）上訓(xùn)練神經(jīng)語言模型來實(shí)現(xiàn)端到端的翻譯，然后在看到第一句話后使用生成模式生成翻譯。這對(duì)短句子效果很好，但在長(zhǎng)句子上就不那么奏效了。

我在谷歌 Brain 內(nèi)部多次討論過這個(gè)項(xiàng)目，主要是與 Quoc 和 Ilya，在我轉(zhuǎn)到 Facebook AI 后他們接手了這個(gè)項(xiàng)目。我感到非常意外的是，他們最終以「從序列到序列（sequence to sequence）」為名發(fā)表了我的想法，不僅沒有提到我是共同作者，而且在長(zhǎng)長(zhǎng)的致謝部分提及了谷歌 Brain 中幾乎所有的人，唯獨(dú)沒有我。那時(shí)是資金大量涌入人工智能領(lǐng)域的時(shí)期，每一個(gè)想法都價(jià)值連城。看到深度學(xué)習(xí)社區(qū)迅速變成某種權(quán)力的游戲，我感到很悲哀。

總之，多年來人們對(duì)語言模型的興趣增長(zhǎng)緩慢，但自從 ChatGPT 發(fā)布以來，人們對(duì)它的興趣呈爆炸式增長(zhǎng)，看到這么多人終于將人工智能和語言聯(lián)系在一起，真的很酷。我們還沒有到達(dá)那個(gè)階段，我個(gè)人認(rèn)為我們需要有新的發(fā)現(xiàn)來突破神經(jīng)模型的泛化極限。我們無疑生活在一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)代。但是，讓我們不要過分信任那些想要壟斷基于數(shù)十位甚至數(shù)百位科學(xué)家辛勤工作的技術(shù)，同時(shí)聲稱這一切都是為了人類的利益的人。

不過，Tomas Mikolov 的發(fā)言也讓人感嘆，他也要步 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 的后塵嗎？

圖源：https://twitter.com/agihippo/status/1736107652407849208

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