谷歌NLP大神在线揭秘：NLP顶尖研究原来是场恩怨情仇？

2023-05-03 17:57:03

NLP 顶尖研究中的恩怨情仇与发展之路

谁是 seq2seq 的提出者？

NLP 领域的两位大咖，谷歌的 Tomas Mikolov 和 OpenAI 的 Ilya Sutskever，在社交媒体上掀起了一场波澜，揭示了 seq2seq 模型背后的恩怨情仇。Mikolov 宣称 seq2seq 模型是由他首先提出的，但 Sutskever 却抢先发表了研究成果。

seq2seq 的诞生

seq2seq 是一种生成式预训练模型，可以将输入序列转换为输出序列。它在机器翻译、文本摘要和对话生成等任务中得到了广泛应用。这个模型由 Mikolov 和 Sutskever 共同提出，他们当时在同一所大学的实验室工作。

Mikolov 在 2014 年提出 seq2seq 模型，而 Sutskever 则在 2015 年提出了类似的模型 encoder-decoder。两种模型十分相似，但 encoder-decoder 有一些细微差别。

争夺荣誉

Mikolov 和 Sutskever 都认为自己才是 seq2seq 模型的真正提出者。Mikolov 坚持自己更早提出了这一模型，而 Sutskever 则认为自己的模型更具影响力。

对于谁才是真正的提出者，目前尚未达成共识。但可以肯定的是，Mikolov 和 Sutskever 都为 NLP 领域做出了卓越贡献。他们的模型极大地促进了 NLP 的发展。

NLP 研究的竞争与合作

Mikolov 和 Sutskever 之间的恩怨情仇只是 NLP 顶尖研究中竞争与合作的一个缩影。在这个领域，研究人员们激烈竞争，力争在最短的时间内取得突破。这种竞争推动了 NLP 的快速发展，但也带来了一些问题。

一是抢先发表论文的压力，导致了论文质量下降，甚至出现造假现象。二是研究人员之间合作不足，不愿分享研究成果，阻碍了 NLP 的发展。

促进 NLP 健康发展

为了促进 NLP 的健康发展，我们需要：

鼓励研究人员合作，而不是竞争。
加强研究人员的道德教育，让他们意识到造假和剽窃的严重性。
提高论文质量，确保论文具有学术价值。
建立一个开放平台，让研究人员分享研究成果。

只有这样，NLP 才能健康发展，取得更大的突破。

代码示例**

import tensorflow as tf

# 定义 seq2seq 模型
encoder = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_size),
    tf.keras.layers.LSTM(units=hidden_size),
])

decoder = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_size),
    tf.keras.layers.LSTM(units=hidden_size),
    tf.keras.layers.Dense(units=vocab_size, activation='softmax'),
])

# 创建 seq2seq 模型
seq2seq = tf.keras.Sequential([
    encoder,
    decoder,
])

# 编译模型
seq2seq.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
seq2seq.fit(x_train, y_train, epochs=10)