【NLP】Transformer的中年危机？

最近Transformer被各种「质疑」，上周CV圈已经杀疯了，多个大佬接连发文，把早已过时的MLP又摆了出来：

• 5月4日，谷歌挂出《MLP-Mixer An all-MLP Architecture for Vision》
• 5月5日，清华图形学实验室挂出《Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks》
• 5月5日，清华软院挂出《RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition》
• 5月6日，牛津挂出《Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet》

好家伙，题目一个比一个扎心。

然而CV圈扎完了，娘家的NLPer也不甘示弱，就在昨天我刷Arxiv的时候，一篇谷歌的文章映入眼帘：

大佬们指出，虽然Transformer老哥的效果确实好，但这个效果到底是模型结构带来的、还是预训练带来的呢？ 毕竟之前也没人这么暴力地训过对不对。

那既然没人训过，这不idea就来了嘛

接下来我脑补了一下模型选择的问题，经典的就那么几个：

1. MLP：好！但谷歌18年的USE模型已经证明了MLP没Transformer效果好，毕竟NLP还是需要序列信息的
2. LSTM：不错！用这个把大模型训出来，今年的kpi就算了，明年的可以冲刺一下
3. CNN：这个好！速度又快又轻便，根据经验来说在简单任务上表现也不差，稳得一批

结果一训真的是，瞬间ACL+1：

上图中 Lightweight CNN、Dilated CNN、Dynamic CNN 分别是不同的变种，可以得出以下结论：

1. 不管有没有预训练，CNN的一些变种在NLP分类任务上都有比肩Transformer的效果
2. 不只是Transformer，预训练对于CNN网络也是有提升的，在1%-18%之间
3. Dilated CNN、Dynamic CNN 这两个变种的表现更好
4. 结构、预训练对于最终表现都有影响，可能不预训练的时候A>B，预训练之后A<B

不过，表中数据展示的都是文本分类，虽然附加的一个生成式语义分析上表现也不错，但大佬们也十分清楚CNN在其他更难的任务上表现有限。

CNN在设计上没考虑句子间的交互，只抽取了局部特征。比如在句子pair拼接的分类任务上（MultiNLI、SQuAd），就比Transformer甩掉了10-20个点。有趣的是作者在给CNN加了一层cross-attention之后效果就上去了，在MultiNLI把差距缩小到了1个点。同时他们也指出，在双塔式的分类任务上CNN应该有更好的表现（就像USE模型用MLP也能达到不错的效果）。

所以，文章读到这里，发现Transformer还是稳坐NLP第一把交椅。这也是它的 🐂 🍺 之处，无论别人怎么搞，都没法在general层面打过它。前段时间谷歌还有篇文章分析了Transformer的各种变种，发现大部分都只是在个别任务有所提升（摊手）。

但在做实际落地任务时，还是会有各种速度上的限制，这篇文章就是告诉我们在任务简单、数据量充足、速度受限的情况下可以用CNN及变种来解决问题。TextCNN is all you need。

最后再说几个我疑惑的点，欢迎留言讨论：

1. 文章用的都是CNN变种，为什么没尝试最经典的CNN呢？会不会是表现太差了，不能支持结论
2. 文章的预训练模型是参考T5的结构，为什么不用更普遍的BERT结构？还提到T5是「current state-of-the-art」，那20年下的GPT3去哪儿了？难道是写的时间太早？为什么现在才发？

这些问题都不得而知了，所以短期内我还是继续无脑精调BERT吧，做个懒人。