里程碑式論文word2vec獲得NeurIPS時間檢驗獎，可謂實至名歸。

但一作Tomas Mikolov在Facebook上發表的長篇獲獎感言，卻充滿了失望和不滿。

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論文最初被ICLR拒稿都算小事了，他還暗諷了OpenAI首席科學家Ilya Sutskever（當時兩人都在谷歌）：

我們當然生活在激動人心的時代，但不要對那些“想要壟斷基于數十上百位科學家辛勤工作的技術、同時聲稱這一切都是為了人類利益的人”抱有太多信心。

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Mikolov話中所指的是word2vec之后又一個里程碑式研究seq2seq，發表于2014年，不出意外的話也將會獲得2024年的NeurIPS時間檢驗獎。

Tomas Mikolov聲稱seq2seq的想法最初來自于他，在谷歌大腦工作期間與Quoc Le和Ilya有過多次討論。

但他跳槽到Facebook后，很驚訝看到最終發表的成果中自己沒有成為共同作者。

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這正是金錢大量流入AI領域的時候，每個想法都價值連城。

看到深度學習社區迅速變成某種權力的游戲，我很悲哀。金錢和權力確實會腐蝕人心……

從word2vec到seq2seq

最初word2vec論文投稿到首屆ICLR會議（當時還只是一個workshop），盡管接受率高達70%，但還是被據搞了。

這讓Mikolov感慨，審稿人想要預測一篇論文未來的影響是多么困難。

不少研究者都有同感，如今在大模型與AI繪畫都大量應用的LoRA作者微軟Weizhu Chen透露，當初第一次投稿時也被拒了，因為審稿人認為太簡單。

大多數真正有效的事情往往都是簡單而優雅的。

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Mikolov這些年聽到了很多對word2vec的評論，正面負面都有，但并沒有真正在網絡上回應過。

不知何故，研究界不斷被某些人的公關式宣傳淹沒，他們用這種方式博取引用數和別人的注意力，我不想成為其中一份子。

借著這次獲獎加10周年的機會，Mikolov分享了一些這篇經典論文的背后故事。

首先是很多人抱怨word2vec的代碼很難理解，甚至有人以為Mikolov是故意讓大家看不懂的。

現在他澄清了“不，我還沒那么邪惡”，只是在等待被批準發布代碼的幾個月中試圖讓它更短、更快，最終代碼被過度優化了。

現在回想起來，如果谷歌大腦團隊中沒有Greg Corrado和Jeff Dean，我懷疑是否會獲得批準——我認為word2vec可能是谷歌開源的第一個廣為人知的AI項目。

盡管word2vec是Mikolov被引用次數最高的論文，但他卻從未認為這是自己最有影響力的項目。

實際上word2vec最初是他的RNNLM項目中一個子集，這個項目很快被人們遺忘了。

在我看來，它至少和AlexNet一樣具有顛覆性。

RNNLM開始于2010年，深度學習還處在黑暗時代，Mikolov列舉了其中首次展示的想法：

• 循環神經網絡的可擴展訓練，他提出了梯度裁剪（Gradient Clipping）
• 神經語言模型首次生成文本，他從2007年開始就展示這樣的例子
• 動態評估
• 字符和子詞級的神經語言建模
• 神經語言模型適應，現在被稱為微調
• 第一個公開可用的語言模型評測基準，也就是修改后的Penn Treebank數據集

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2012年，Mikolov從捷克布爾諾理工大學博士畢業后加入了谷歌大腦。

他表示自己很幸運，那里有大量神經網絡的信徒，允許自己研究word2vec、展示其潛力，但他不想給人們留下一切都很完美的印象。

在word2vec之后，Mikolov想通過改進谷歌翻譯來普及神經語言模型。開始與Franz Och的團隊合作，期間提出了幾個可以補充甚至取代當時機器翻譯的模型。

核心想法在他加入谷歌大腦之前就已經提出，也就是在不同語言句子對上訓練，然后使用生成模型翻譯看到的第一句話。

當時在短句子上效果很好，較長句子效果還不佳。他與谷歌大腦中的其他人（主要是Quoc Le和Ilya Sutskever）多次討論過這個項目，他們在自己跳槽到Facebook后接手。

當他們最終以現在著名的“seq2seq”發表我的想法時，我感到非常驚訝，不僅沒有提到我作為合著者，而且我的老朋友們也忘記在論文致謝部分提到我，他們感謝了谷歌大腦中除了我之外的每一個人。

……

大家看到Mikolov的長篇感言，也是百感交集。

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康奈爾大學助理教授Volodymyr Kuleshov借word2vec被拒稿的故事，鼓勵大家不要因論文同行評議過程而灰心，“好的想法終會得到應有的認可”。

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也有人認為，Mikolov指出的貢獻分配、引用數量和影響力等問題，不光是NLP的問題，而是整個AI領域都存在。

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參考鏈接：
[1]https://www.facebook.com/tomas.mikolov/posts/pfbid0avhBpB2WULd3KNtAieyiDCFpP9MQggxW1xSh6RXZDjWF6sGzgpYa638KMAyF75JSl[2]https://twitter.com/AravSrinivas/status/1736090919718605169[3]https://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/