爆火论文“14行代码打败BERT”出现反转！改掉bug性能秒变最差
丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
50年前的kNN算法，只用14行代码在文本分类上超越风头正盛的Transformer，包括BERT——
这个来自ACL Finding的成果，一发布就火爆学术圈，让人重新思考还有多少旧方法可以用于今天的机器学习任务。
有人盛赞它的创意性超过95%的同会论文，但是却没有获奖实在令人想不通。
短短14行代码，完全打开了大家的思路。
然而，才不到几天的时间，就有人发现：
这一切好像都是个误会。
BERT没有被打败，代码有bug，结果有问题！
这是，反转了？？
重测后性能从SOTA变最差
先再来简单回顾一下这篇论文的主要背景和思想：
它讲的是如今由于精度高被经常用于文本分类的深度神经网络模型（DNN），因为其计算密集型的特性，需要数百万个参数和大量标记数据才能保证效果，这就导致它用起来或者做优化，以及转移到分布外数据等情况时都很费钱。
在此，来自滑铁卢大学和AFAIK机构的研究人员，就“突发奇想”提出了一种不需要参数的替代方案：
将简单的压缩算法比如gzip和k近邻分类算法进行结合来做这件事（用到了归一化压缩距离NCD）。
结果，这种简单的方案在没有任何训练参数的情况下，效果居然很不错——
在7个分布内数据集上有6个结果与各类DNN相媲美，在分布外数据集上的结果则接连5把胜出，把BERT都给打败了。
而且它在少样本情况下也好使，相反此时的DNN却因为标记数据太少根本无法进行有效训练。
来自于美国的机器学习研究员Ken Schutte（博士毕业于MIT电气工程与计算机科学），在看到这篇论文后非常感兴趣，并冒出了一些新点子。
于是他并决定复现一下。
结果，就出现了蹊跷：
我发现（当然我也不敢保证），方法中的kNN代码中似乎存在一个错误（也可能是无意的），导致最终测试结果的准确度指标其实都全部高于了预期。
“太长不看”概括一下就是：结果用的是top-2精度，而不是本应该的kNN(k=2) 精度。
也就是说，它的效果可能并没有那么强。
具体而言，Ken指出，在论文的表5中，结果显示该方法在OOD数据集上打败了所有其他基于神经网络的方法：
而他对前四个数据集都重新进行了一遍测试（使用kNN(k=2) 精度），结果有很大出入，根本无法打败那些基准模型，甚至从性能最佳变为性能最差。（最后一个数据集因为太大Ken还没尝试）
下面是详细解释。
在论文中，作者在使用kNN分类器时，都是取值k=2。
（kNN是一种有监督算法，通过“有标签”的样本最终确定未知样本的类别，该算法主要参数就是k值的选择，k值越大，分类效果越稳定，但计算量也越大）
Ken认为，这个选择有点没必要，不会给分类器增加太多信息，取1就行。
而当取2时，在训练集中搜索出的两个近邻点类别标签不一致的情况下，比如一个是正类，一个是负类，那么就产生了平局情况，我们需要进一步确定唯一正确的那个点。
在这个确定的过程中，论文中的源码（位于experiments.py文件中的calc_acc方法中）出现了问题：
简单来说就是，这段代码的做法其实是只要2个近邻点标签中有一个与中心点真实类别一致（简而言之，有一个对就算对），就判断为正确，这也就相当于Top-2精度。
但标准的KNN算法，会使用其他打破平局的策略，比如距离近的类别优先，或随机选取来确定，也就是采用标准的kNN(k=2) 精度来评估结果，“更严格”。
这就导致在k=2时原方法计算的准确率其实是高于标准算法的，也就是最终效果并没有现在我们看上去的那么牛。
这不，Ken重新写了两种打破平局的策略（一个是随机选择，一个是递减k），重新计算了各数据集下模型的准确率，结果均出现了不同程度的下滑：
当然，我们可以发现，如果还是按照top-2算，Ken复现的结果基本和原论文没有差别，侧面证明Ken的发现是有效的。
网友：虽然但是，不影响方法本身的创新性
这个消息出来之后，网友是怎么看的呢？
有意思的是，大家都觉得Ken的分析很有道理，但这不影响该方法本身的创新性。
尽管没有打败BERT，但其思想还是令人印象深刻。
作者这个策略也没有很不合理啦，最重要的是后面还会有更多探索这个研究方向的论文出来。
GoogleAI的研究员Lucas Beye也表达了类似的意思。
值得一提的是，在Ken之后，斯坦福博士Yann Dubois又发现该论文的问题还不止如此——
其训练测试集也重叠了。
比如DengueFilipino的训练集和测试集完全一样，而KirundiNews的重复率也高达90%。
当然，一如既往，由于该方法实在是太特别了，尽管网友评论中也充斥着“wtf”这样的声音，但大部分人还是坚决捍卫它的重要贡献，认为问题不大，可能只是审查不到位等等。
这不，“你可以扼杀一篇论文，但你无法扼杀一个想法”的评论都出来了。
大家怎么看？这两个bug影响你对这篇论文的看法吗？
Ken原博：
https://kenschutte.com/gzip-knn-paper/
原论文：
https://aclanthology.org/2023.findings-acl.426/
参考链接：
https://twitter.com/yanndubs/status/1681325900170776578?s=20
— 完 —
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