新火種
2024-12-05 
NeurIPS2024最佳論文揭曉！北大字節獲最佳論文，清華廈大為亞軍
就在剛剛，NeurIPS 2024最佳論文出爐！
4篇獲獎論文中，有3篇為華人一作，分別來自北大、新國立、廈大清華等。
據了解，NeurIPS 2024將于12月10日（星期二）至12月15日（星期日）在溫哥華舉辦。
和去年相比，今年能夠獲獎的難度再次升級——
本屆共收到15671篇有效論文投稿，比去年又增長了27%，但最后接收率僅有25.8%（去年為26.1%），大概4043篇左右。
接下來，快來康康獲獎論文有哪些吧～
兩篇最佳論文（Best Paper）1、《Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction》（視覺自回歸建模：通過Next-Scale預測生成可擴展圖像）
本文由北京大學、字節跳動研究者共同完成。
論文核心提出了一種新的圖像生成框架Visual Autoregressive modeling (VAR)，首次使基于GPT風格的自回歸模型在圖像生成任務中超越了擴散模型，并驗證了VAR模型的可擴展性和零樣本泛化能力。
具體而言，論文引入了一種多尺度的自回歸策略。與傳統的按像素或token順序生成圖像的方法不同，VAR模型通過從低到高分辨的多尺度token圖進行自回歸生成，每一尺度的token圖都依賴于前一尺度的結果。
這種方法的一個關鍵優勢是，它能夠顯著減少生成高分辨率圖像時所需的自回歸步驟，從而降低了計算復雜度，提高了生成速度。
最終，VAR模型在ImageNet數據集上的驗證表明，它能顯著超越現有的自回歸模型和一些擴散模型，并且還表現出了視覺生成領域的Scaling Laws。
2、《Stochastic Taylor Derivative Estimator: Efficient amortization for arbitrary differential operators》（隨機泰勒導數估計器：任意微分算子的有效攤銷）
本文由新加坡國立大學、 Sea AI Lab研究者共同完成，論文一作為Zekun Shi。
論文核心介紹了一種名為Stochastic Taylor Derivative Estimator (STDE)?的高效算法，用于優化包含高維和高階微分算子的神經網絡損失函數，特別是在物理信息神經網絡（PINNs）中。
具體而言，研究展示了如何通過正確構造單變量高階AD輸入切線（input tangent），有效地對多元函數的任意階導數張量進行任意收縮，這可用于有效地隨機化任何微分算子。
當應用于PINNs時，與使用一階AD進行隨機化相比，本文方法提供了1000倍以上的速度提升和30倍以上的內存減少，而且現在可以在單個NVIDIA A100 GPU上，8分鐘內解決100萬維的偏微分方程（PDEs）。
總之，這項工作開啟了在大規模問題中使用高階微分算子的可能性。
兩篇Best Paper Runner-up（Best Paper Runner-up通常授予在某個領域表現杰出但未能獲得最佳論文的研究工作，大眾通常認為其水平代表亞軍）
1、《Not All Tokens Are What You Need for Pretraining》（并非所有token都是預訓練所需的）
本文由廈門大學、清華大學、微軟研究者共同完成，論文共同一作為Zhenghao Lin和Zhibin Gou（茍志斌）。
論文核心提出了一種新的名為RHO-1的語言模型預訓練方法，它挑戰了傳統的預訓練方法，即對所有訓練tokens應用下一個token預測損失。其主要觀點是，并非所有語料庫中的tokens對于語言模型訓練都同等重要。
通過分析不同tokens的訓練動態，論文發現不同tokens的損失模式存在差異，并且有些tokens的損失減少是顯著的，而有些則不然。
基于這些發現，論文引入了一種稱為選擇性語言建模（Selective Language Modeling, SLM）的新方法。SLM通過使用一個參考模型對tokens進行評分，然后只對評分較高的tokens進行訓練，從而選擇性地訓練有用的tokens。
這種方法在15B OpenWebMath語料庫上的持續預訓練中，使得RHO-1在9個數學任務上的少數樣本準確率（few-shot accuracy）實現了高達30%的絕對提升。在MATH數據集上，經過微調后，RHO-1的1B和7B模型分別達到了40.6%和51.8%的準確率，僅使用了DeepSeekMath所需預訓練tokens的3%。
此外，在對80B通用token進行持續預訓練時，RHO-1在15個不同任務上實現了6.8%的平均提升，數據效率和語言模型預訓練的性能都得到了提升。
不僅如此，論文還展示了SLM在數學和通用領域的有效性，并通過實驗和分析強調了在大語言模型預訓練過程中考慮token級別的重要性。
2、《Guiding a Diffusion Model with a Bad Version of Itself》（使用擴散模型的一個糟糕版本引導其自身）
本文由英偉達和阿爾托大學共同完成，論文一作為Tero Karras。
論文核心提出了一種名為自引導（autoguidance）的方法，通過使用主模型自身的一個較小、較少訓練的版本作為引導模型，來提高圖像生成質量。
論文指出，常見的無分類器引導方法是使用無條件模型來引導條件模型，這樣既能實現更好的提示詞對齊，也能得到更高質量的圖像，但代價是多變程度下降。而自引導方法通過引導模型的不完美性，能夠在不減少多樣性的情況下提高圖像質量。
實驗表明，這能顯著提升ImageNet生成效果。論文使用公開可用的網絡，為64×64分辨率下的生成創造了1.01的FID記錄，為512×512創造了1.25的FID記錄。此外，該方法也適用于無條件擴散模型，可極大提高其質量。
最后，感興趣的家人們可以進一步查閱原論文~
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