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复刻是指外洋某些正规表厂采纳副品开模复刻打造,其筹算、质料和工艺上城市严酷仿照副品制造,这类手表有着仿真度高、做粗笨腻、恪守坚强等诸多长处,少数复刻还能实现全数恪守,这也是为何得多复刻表能远销国际的缘故原由。但真正有实力采纳原装仿照制的工厂却少之又少。真正的复刻能以不到原装5%-10%的价值,做到原装九0%以上的质量和轮廓,这是让得多发热友解馋的玩物。


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随着 AI 在学术界和业界的复兴和走红,相关论文越来越多。2019 年 Google 大脑负责人 Jeff Dean 曾做过统计,全世界每一天平均会产生 100 篇 AI 论文。

数量增多却没有带来质量的飞跃,AI 论文复现难的问题,让不少研究者感到困扰。“在 AI 研究中,论文复现很难避免。除非你的想法跟之前论文完全没有关系,而且效果很好,但这种情况非常罕见。”韦仕才告诉品玩。

所谓论文复现,是指研究人员重现某篇论文的结果。如果想把一篇论文的算法落地, 肯定要去复现;如果一个新点子是在某篇论文基础上做改进,也需要先复现论文;如果想把一个新算法与某论文的算法做对比,也要把论文复现之。

按理说,能复现的论文,才经得起考验,才是靠谱的论文。但由于种种原因,论文复现成了一个老大难问题。即便是大公司如 Google,其语音模型 Transformer-XL 的结果,也在 2020 年被很多研究人员质疑无法复现。

复现难得根本原因出现在代码和相关训练方法是否公开上。

“论文复现难,很大程度上是因为研究人员不公开论文的代码。”北京一高校的 AI 研究者文聪告诉品玩。

2018 年 AAAI 会议上,挪威科技大学计算机科学家 Odd Erik Gundersen 发布了一项调查结果。他研究了过去几年里,两个 AI 顶会上发表的 400 篇论文,发现只有 6% 的研究者公开了算法的代码,约三分之一的研究中公开了测试数据集。

不公开代码的原因有很多。比如,代码所有权归属公司,代码可能依赖于某些未发布的代码,又或者研究者纯粹不想透露。此外,如果 AI 研究基于一些敏感行业,比如医疗和法律,出于保密考虑,公开代码也是不现实的。

在复现失败后,韦仕才又去找了几篇论文的算法做测试,发现效果都不怎么好。“我当时困惑了一段时间,觉得这些最新的方法怎么都没有用。”他告诉品玩。

“虽然越来越多研究者公开代码和预训练模型,但一般不会公开训练的细节,而这里面有很多可以操作的空间,可以用一些 trick,比如学习率衰减和数据增强。这些 trick 被归类为调参的一种,是被允许的。”他对品玩表示,“但部分文章可能直接作弊,把部分测试数据当做训练数据使用。因此即使公开了源码和预训练模型,研究者自己可能也很难训练出和预训练模型一样效果的模型。”

后来,他直接换了个思路,不再追求最新的方法和 SOTA,而是去尝试一些原理看起来比较可行的方法。“就算是最后真的不行,我也能知道是哪里不行,也是我思维的完善。”

于是,研究的目标逐渐从 2018、 2019 年的最新论文,转向了 2012、2013 年的文章,发现复现效果好了很多。虽然效果不是 SOTA,但有理有据,而且“很多那时候的传统模型,结合现在深度学习往往能爆发出强大的力量”。

除了使用一些 trick,还有很多因素会导致论文难以复现。比如,论文使用了不开源的私有数据集,而一般研究者没法访问这些数据。又或者,大公司筑起了算力“围墙”。一个最近的例子是 GPT-3,这个大规模模型花费了千万级别的算力费用,普通研究者对此遥不可及。还有一些比较恶劣的情况,就是论文故意造假,根本不可能复现出来。

代码、训练细节、私有数据、算力门槛、故意造假……总而言之,AI 论文复现难这个现象,是综合因素作用下的结果。

“论文复现难基本是不可避免的问题。”文聪告诉品玩,“做 AI 研究要有心理准备,能复现出来的论文是少数,复现不出来才是正常的。”

这种无法复现,正在给AI研究带来很大的困扰。它使得AI研究者们彼此之间无法“对话”。

一名在某互联网大厂负责机器视觉研究的AI科学家对品玩表示,研究者非常需要一个公开透明的环境,让他们不用相互鄙视。“其实你会发现整个视觉领域有一个很大的特点,就是大家都说自己牛逼,但实际上很有可能拿着香蕉跟苹果比,也说不清楚,其实整个业界都是说不清楚的。”

他表示,理想状态应该是,“你敢claim,就要敢放出来,让大家看看能不能可复现。”

事情正在发生改变

好在,随着论文复现难的问题越来越普遍,AI 学术界正在改变这一现状,尝试推动研究人员在有条件的情况下,尽可能共享源代码。

2018 年 7 月,Reddit 用户 rstoj 做了一个网站“Papers with Code”,将最新 AI 论文和 Github 上的代码关联起来,研究者能很方便地发现,哪些论文公布了源代码。2020 年 10 月,论文预印本平台 arXiv 与 Papers with Code 达成合作。研究者在 arXiv 上传论文时,可以同步上传代码。

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