剛剛，EMNLP 2024最佳論文獎新鮮出爐！

5篇中榜論文中，華人學(xué)者參與三篇，分別來自CMU、上海交通大學(xué)、中國科學(xué)院大學(xué)等機構(gòu)。

其中，Pretraining Data Detection for Large Language Models: A Divergence-based Calibration Method主要由中科院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點實驗、中國科學(xué)院大學(xué)的學(xué)者完成。

論文一作Weichao Zhang；通訊作者郭嘉豐，現(xiàn)任中科院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點實驗室常務(wù)副主任。

這項研究提出了一個新的數(shù)據(jù)集和方法，用于檢測給定文本是否為LLM預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分，有助于提高LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)透明度。

EMNLP’24今年收錄論文總共2978篇，比去年增長5%，其中2455篇主會議論文，523篇workshop論文。

除最佳論文外，杰出論文也揭曉了，超半數(shù)華人學(xué)者參與。

順便提一嘴，EMNLP 2025將于明年11月5-9日，在中國蘇州舉辦！

國內(nèi)學(xué)者們可以搓搓手準(zhǔn)備起來了~

接下來，具體康康獲獎?wù)撐挠心男?/p>

上交大CMU等團隊獲最佳論文

此次共有5項研究成果獲得EMNLP’24最佳論文獎。

1、An image speaks a thousand words, but can everyone listen? On image transcreation for cultural relevance
（圖像能表達千言萬語，但每個人都能傾聽嗎？關(guān)于圖像再創(chuàng)造的文化相關(guān)性）

這篇來自CMU的論文研究了圖像跨文化再創(chuàng)作任務(wù)。鑒于多媒體內(nèi)容興起，翻譯需涵蓋圖像等模態(tài)，傳統(tǒng)翻譯局限于處理語音和文本中的語言，跨文化再創(chuàng)作應(yīng)運而生。

作者構(gòu)建了三個包含SOTA生成模型的管道：e2e-instruct 直接編輯圖像，cap-edit 通過字幕和 LLM 編輯后處理圖像，cap-retrieve 利用編輯后的字幕檢索圖像，還創(chuàng)建了概念和應(yīng)用兩部分評估數(shù)據(jù)集。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前圖像編輯模型均未能完成這項任務(wù)，但可以通過在循環(huán)中利用 LLM 和檢索器來改進。

2、Towards Robust Speech Representation Learning for Thousands of Languages
（為數(shù)千種語言實現(xiàn)穩(wěn)健的語音表征學(xué)習(xí)）

這篇來自CMU、上海交大、豐田工業(yè)大學(xué)芝加哥分校的論文，介紹了一種名為XEUS的跨語言通用語音編碼器，旨在處理多種語言和聲學(xué)環(huán)境下的語音。

研究通過整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)集和新收集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含 4057 種語言、超 100 萬小時數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練語料庫，并提出新的自監(jiān)督任務(wù)（聲學(xué)去混響）增強模型魯棒性。研究結(jié)果顯示，XEUS 在多個下游任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，在 ML-SUPERB 基準(zhǔn)測試中超越了其他模型，如在多語言自動語音識別任務(wù)中實現(xiàn)SOTA，且在語音翻譯、語音合成等任務(wù)中也表現(xiàn)出色。

該團隊超半數(shù)都是華人，其中一作William Chen目前是CMU語言技術(shù)研究所的碩士生，此前獲得佛羅里達大學(xué)計算機科學(xué)和歷史學(xué)學(xué)士學(xué)位。

3、Backward Lens: Projecting Language Model Gradients into the Vocabulary Space
（逆向透鏡：將語言模型梯度投射到詞匯空間）

了解基于Transformer的語言模型如何學(xué)習(xí)和調(diào)用信息成為行業(yè)一個關(guān)鍵目標(biāo)。最近的可解釋性方法將前向傳遞獲得的權(quán)重和隱藏狀態(tài)投射到模型的詞匯表中，有助于揭示信息如何在語言模型中流動。

來自以色列理工學(xué)院、特拉維夫大學(xué)的研究人員將這一方法擴展到語言模型的后向傳遞和梯度。

首先證明，梯度矩陣可以被視為前向傳遞和后向傳遞輸入的低秩線性組合。然后，開發(fā)了將這些梯度投射到詞匯項目中的方法，并探索了新信息如何存儲在語言模型神經(jīng)元中的機制。

4、Pretraining Data Detection for Large Language Models: A Divergence-based Calibration Method
（大語言模型的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)檢測：基于散度的校準(zhǔn)方法）

這篇論文作者來自中科院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點實驗、中國科學(xué)院大學(xué)、中關(guān)村實驗室、阿姆斯特丹大學(xué)。

通訊作者郭嘉豐，現(xiàn)為中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員、中國科學(xué)院大學(xué)教授、北京人工智能研究院研究員，中科院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點實驗室主任。目前研究方向是信息檢索 (Neural IR) 和自然語言理解的神經(jīng)模型。

他們的研究旨在解決大語言模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)檢測問題，因模型開發(fā)者不愿透露訓(xùn)練數(shù)據(jù)細節(jié)，現(xiàn)有方法在判斷文本是否為訓(xùn)練數(shù)據(jù)時存在局限。

基于這樣的原因，他們提出 DC-PDD 方法，通過計算文本的詞元概率分布與詞元頻率分布的交叉熵（即散度）來校準(zhǔn)詞元概率，從而判斷文本是否在模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中。實驗在 WikiMIA、BookMIA 和新構(gòu)建的中文基準(zhǔn) PatentMIA 上進行，結(jié)果顯示 DC-PDD 在多數(shù)情況下優(yōu)于基線方法，在不同模型和數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更穩(wěn)定。

5、CoGen: Learning from Feedback with Coupled Comprehension and Generation
（CoGen，結(jié)合理解和生成，從反饋中學(xué)習(xí)）

來自康奈爾大學(xué)的研究團隊研究了語言理解和生成能力的耦合，提出在與用戶交互中結(jié)合兩者以提升性能的方法。

具體通過參考游戲場景，部署模型與人類交互，收集反饋信號用于訓(xùn)練。采用聯(lián)合推理和數(shù)據(jù)共享策略，如將理解數(shù)據(jù)點轉(zhuǎn)換為生成數(shù)據(jù)點。

實驗結(jié)果顯示，耦合方法使模型性能大幅提升，理解準(zhǔn)確率提高 19.48%，生成準(zhǔn)確率提高 26.07%，且數(shù)據(jù)效率更高。在語言方面，耦合系統(tǒng)的有效詞匯增加，與人類語言更相似，詞匯漂移減少。

杰出論文

再來看看杰出論文的獲獎情況，此次共有20篇論文上榜。

GoldCoin: Grounding Large Language Models in Privacy Laws via Contextual Integrity Theory，香港科技大學(xué)研究團隊完成，論文共同一作Wei Fan、Haoran Li。

團隊提出了一個新框架，基于情境完整性理論來調(diào)整大語言模型使其符合隱私法律，提高其在不同情境下檢測隱私風(fēng)險的能力。

Formality is Favored: Unraveling the Learning Preferences of Large Language Models on Data with Conflicting Knowledge，南京大學(xué)團隊完成，論文共同一作Jiahuan Li、Yiqing Cao。

論文研究了大語言模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在沖突信息時的學(xué)習(xí)傾向。

科技巨頭獲獎團隊有微軟，Learning to Retrieve Iteratively for In-Context Learning提出了一種創(chuàng)造性的方法，模擬上下文學(xué)習(xí)示例的選擇作為馬爾可夫決策過程。

Towards Cross-Cultural Machine Translation with Retrieval-Augmented Generation from Multilingual Knowledge Graphs，由Adobe、蘋果與羅馬大學(xué)研究人員聯(lián)合完成。

論文探討并挑戰(zhàn)了在跨文化機器翻譯中翻譯文化相關(guān)命名實體的傳統(tǒng)方法。

此外值得一提的是，華人學(xué)者、加州大學(xué)洛杉磯分校計算機科學(xué)系副教授Nanyun Peng團隊這次贏麻了，她參與/指導(dǎo)的三篇論文都獲獎了。

三項工作都是關(guān)于評估LLM在創(chuàng)意敘事生成方面的能力，分別為：

• Measuring Psychological Depth in Language Models（測量語言模型中的心理深度）
• Do LLMs Plan Like Human Writers? Comparing Journalist Coverage of Press Releases with LLMs（大語言模型能像人類作家一樣規(guī)劃嗎？通過與記者對新聞稿的報道比較來評估）
• Are Large Language Models Capable of Generating Human-Level Narratives?（大語言模型能生成人類水平的敘述嗎？）

以下是完整獲獎名單：

最佳論文鏈接：
[1]https://arxiv.org/abs/2404.01247
[2]https://arxiv.org/abs/2407.00837
[3]https://arxiv.org/abs/2402.12865
[4]https://arxiv.org/abs/2409.14781
[5]https://www.arxiv.org/abs/2408.15992