8/8/6/3的Mamba论文,最终还是被ICLR 2024拒了,网友:悬着的心终于死了

AI行业动态2个月前发布 ainavi
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几天前,ICLR 2024 的最终接收结果出来了。

大家应该还记得,Mamba 被 ICLR 2024 大会 Decision Pending(待定)的消息在 1 月份引发过一波社区热议。

当时,多位领域内的研究者分析,Decision Pending 的意思是延迟决定,虽然也可能会被拒,但这篇论文得到了 8/8/6/3 的打分,按理说不至于真被拒。

8/8/6/3的Mamba论文,最终还是被ICLR 2024拒了,网友:悬着的心终于死了

论文审稿页面:https://openreview.net/forum?id=AL1fq05o7H

如今,Decision 已出,Mamba 彻底被拒,悬着的心终于死了。

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「Mamba」发布之初即被视为「Transformer 的强劲竞争者」,它是一种选择性状态空间模型(selective state space model),在语言建模方面可以媲美甚至击败 Transformer。而且,它可以随上下文长度的增加实现线性扩展,其性能在实际数据中可提高到百万 token 长度序列,并实现 5 倍的推理吞吐量提升。

但对于 ICLR 审稿人来说,这篇论文还存在重大缺陷(至少针对当前版本)。

手握 8/8/6/3 得分,究竟为什么被拒?

重新查看 OpenReview 页面之后,我们发现了新的审稿意见。

ICLR 区域主席给出的最终说法是:论文使用的评估方法有争议。

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审稿意见整理如下:

本文介绍了一种为远距离语言建模而设计的新型状态空间模型变体。实验表明,在语言建模任务的困惑度指标下,该模型与现有模型相比有显著进步。值得注意的是,两位审稿人给出了非常积极的评价(尽管其中一位审稿人在语言模型方面经验有限)。然而,第三位审稿人,一位在语言模型方面更有经验的专家,提出了两个与基准和评估指标有关的重大问题:

1. 缺少 LRA(Long Range Arena)的结果:审稿人强调缺少 LRA 的结果,而 LRA 是公认的长序列建模基准。在之前的状态空间模型研究中,LRA 已成为惯例,因此必须对其进行全面评估。

2. 使用困惑度进行评估:审稿人质疑将困惑度作为主要评价指标的做法。论文引用了 Sun et al. (2021)(《Do Long-Range Language Models Actually Use Long-Range Context?》)的观点,他们认为较低的困惑度并不一定意味着最终 NLP 应用的建模能力有所提高。Zhang et al. (2023)(《Efficient Long-Range Transformers: You Need to Attend More, but Not Necessarily at Every Layer》)进一步加强了他们的观点,他们强调了一些 transformer 模型的局限性,这些模型虽然实现了较低的困惑度,但在生成任务(如摘要和问题解答)中却举步维艰。

此外,还有人对长序列语言模型在短文本序列中的潜在性能差距表示担忧。我建议加入补充实验结果来解决这方面的问题。

为了调和这些不同的观点,我们与审稿人 du8a 进行了讨论,随后又与高级区域主席进行了讨论。在对论文进行细致审查并考虑到所提出的合理关切后,最终决定建议拒绝该论文。这些问题,尤其是与实验方法和所选评价指标有关的问题,被认为是实质性的,在所提供的 rebuttal 中没有得到充分解决。我们认为,通过增加额外的实验来解决这些问题,对论文将大有裨益。

同样被 ICLR 拒绝的神作:「 Word2vec」

Mamba 的经历,让人们想起了十年前的一篇论文。

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图中提到的是关于的 Word2vec 首篇论文《Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space》,由 Tomas Mikolov 等四位谷歌研究者共同完成。

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论文链接:https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf

这篇论文在 2013 年首届 ICLR 会议被拒了,尽管当年的接收率比较高。去年, Tomas Mikolov 在梳理 Word2vec 发展历程的时候还遗憾提到:「这让我想到审稿人预测论文的未来影响是多么困难。」

但细看之下,Word2vec 被拒的原因倒是和一般论文不同。

在 OpenReview 的页面,我们看到当时几位审稿人针对提交版本给到了一波意见,比如补充定义模型的方程等等。

审稿页面:https://openreview.net/forum?id=idpCdOWtqXd60

而 Tomas Mikolov 的回复态度偏强硬,显然也没有充分完善对应每条审稿意见的材料,导致几位审稿人看完了 rebuttal,更生气了。

一位审稿人最终给出「Strong Reject」:

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另一位审稿人曾给出「大部分内容清晰良好」的评论,但后来也修改为「Weak Reject」:

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还有一位审稿人直白地指出:

「令人遗憾的是,答辩作者似乎只关心他的模型和模型组合的每一个可能的调整,却对合理的科学对比表现出强烈的漠视。」

「作者写道,有许多显而易见的实际任务,他们的词向量应该有所帮助,但却没有展示或提及任何任务。」

「除了他自己的模型、数据集和任务之外,作者似乎更愿意忽略所有其他的东西。我仍然不清楚是模型的哪个部分带来了性能提升。是顶层任务还是词向量的平均化?」

「链接到作者在维基百科上发表的一篇文章并不能作为有力的论据,还不如显示出指出实际差异的方程式。经过审稿人之间的讨论,我们一致认为论文的修订版和随附的 rebuttal 并没有解决审稿人提出的许多问题,审稿人的许多问题(如哪些模型包含非线性)仍未得到回答。」

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总之,这次审稿闹得不太愉快。

后来,四位作者 Tomas Mikolov、Kai Chen、Greg Corrado、Jeffrey Dean 和当时在谷歌任职的 Ilya Sutskever 又写了一篇关于 Word2vec 的论文《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》,转投 NeurIPS 且被顺利接收了。

去年,这篇论文还获得了 NeurIPS 2023 的时间检验奖,获奖理由是「这项工作引入了开创性的词嵌入技术 word2vec,展示了从大量非结构化文本中学习的能力,推动了自然语言处理新时代的到来」。

可惜的是,后续几位作者的关系陷入僵局,Tomas Mikolov 透露的版本是:

我在谷歌 Brain 内部多次讨论过这个项目,主要是与 Quoc 和 Ilya,在我转到 Facebook AI 后他们接手了这个项目。我感到非常意外的是,他们最终以「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 Brain 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。

神作的影响力,时间自会证明

从 Mamba 的 OpenReview 页面来看,本次审稿过程中并没有「不够冷静」的成员。

汇总所有审稿人的意见之后,作者团队及时对论文内容进行了修改和完善,补充了详尽的实验结果和分析。但正如审稿人所说,仍然「缺少 LRA(Long Range Arena)的结果」,导致最终被拒。

与此同时,一位细心的网友发现,热门的开源多模态大模型 CogVLM 也被这次 ICLR 拒了。

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对于 Mamba、CogVLM 的作者团队来说,拒稿是一种令人遗憾的结果,但换个角度想,研究的真正价值不会仅由某一个学术会议而界定,也不会因此被埋没。伴随着理论研究的不断突破,Mamba 和 CogVLM 或许将衍生出更多有意义的成果,同样有机会开启一个新的时代。

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《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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