智源社区 05月14日 19:24
AI大佬教你如何中顶会:写论文也要关注「叙事」
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本文介绍了来自Google DeepMind的Neel Nanda撰写的机器学习论文写作指南,旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量、易于理解的论文。指南强调了论文写作中的关键要素,包括构建叙事、突出新颖性、提供严谨证据以及合理的论文结构。文章还提供了写作流程建议和常见问题的应对策略,帮助研究者解决论文写作中的痛点,使论文更具吸引力和影响力。

💡 **核心主张的提炼与呈现**:论文应围绕1-3个具体、新颖的核心主张展开,这些主张构成一个连贯的主题,形成有价值的结论。研究者需要从研究中提炼出令人感兴趣、重要且独特的结果,并将其作为论文的核心。

🔍 **严谨证据的重要性**:论文需要提供严谨的实证证据来支持核心主张。这包括通过实验提供证据,确保实验的可靠性、低噪声和统计严谨性。进行消融研究、考虑未知因素,并注重证据质量和多样性。

✍️ **论文结构的优化**:论文结构对于呈现研究成果至关重要。文章详细解析了摘要、引言、正文、讨论、相关工作和附录的写作要点,例如摘要需要简洁地呈现核心主张、研究影响,而引言则需要介绍研究背景、技术背景和关键贡献。

🔄 **写作流程与常见问题**:作者建议先压缩研究内容,明确核心主张、动机和关键证据,进行批判性评估;然后迭代扩展,从要点叙事开始,逐步完成引言、全文大纲、初稿,不断修改完善。针对过度关注发表、内容复杂冗长等问题,建议专注科研、使用简洁语言和重视写作过程。

NeurIPS投稿数量破纪录了!Deadline还有不到一个月,如何让论文更容易中?

大佬的论文撰写指南它来了。

来自Google DeepMind的Neel Nanda在指导了20多篇论文之后,发布了一则关于如何写好机器学习论文的指南。

旨在帮助研究者将研究成果转化为高质量、科学诚信的论文,解决在表达上“晦涩难懂”的痛点。

让我们一起来看看一篇优秀的论文该怎么写吧。

What? How? So what?

Neel Nanda认为,研究只有被人们阅读、理解、参与,甚至理想情况下相信时,才会有意义

并且他提到理想论文的精髓在于叙事 :讲述一个简短、严谨、基于证据的技术故事,并包含读者关心的要点。

What?——一到三个符合连贯主题的具体新颖主张。

How?——你需要严谨的实证证据来令人信服地支持你的主张。

So what?——读者为什么要关心呢?

写论文要将研究压缩为核心主张,并用严格的实验证据支持,同时要让读者明白研究的动机、问题及影响。

论文写作关键要素

    构建叙事
    从研究中提炼出令人感兴趣、重要且独特的结果作为核心主张(1-3个具体新颖的主张),构成一个连贯主题,形成有价值的结论。
    把握写作时机
    列出研究收获,审视其能否为结果提供有力证据,深入思考他人关注该研究的原因,聚焦难点和亮点。在准备进入写作阶段前,必须要认真检查关键实验。
    突出新颖性
    成果要能拓展知识边界。通过明确阐述与前人工作的差异来展现新颖性,可借助LLMs了解前人研究。
    提供严谨证据
    通过实验提供证据,实验需要能区分假设,具备可靠性、低噪声和统计严谨性。进行消融研究,考虑未知因素,避免误导性证据,注重证据质量和多样性,选好基线并提供详细实验细节。

论文结构解析

    摘要:激发阅读兴趣,简洁呈现核心主张、研究影响,解释关键主张及依据,给出研究的重要结论和意义。作者以《Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction》这篇文章为例,对其摘要进行了逐行解析。
    引言:介绍研究背景、技术背景,阐述关键贡献、核心证据和研究意义,以列表形式呈现主要贡献。
    正文:涵盖背景、方法和结果,解释相关术语和技术,说明实验方法、应用过程和结果,依实验情况合理组织内容。
    讨论:阐述研究局限性,探讨研究的更广泛影响、启示和未来方向。
    相关工作:说明与前人研究的差异,解释自身工作的价值,可后置,除非对论文动机有重要作用。
    附录:放置不适合在正文呈现的信息,对正文起补充作用,写作标准相对较低。

写作流程建议

先压缩研究内容,明确核心主张、动机和关键证据,批判性评估;再迭代扩展,从要点叙事开始,逐步完成引言、全文大纲、初稿,不断修改完善。

常见问题及应对策略

针对过度关注发表、内容复杂冗长、忽视写作过程等问题,作者建议先专注科研再优化投稿,使用简洁语言,重视写作过程,合理安排时间。

细心的网友还发现,Neel Nanda的这份论文写作指南与《Nature》的带注释的指南在理解上趋于一致。

关于Neel Nanda

Neel Nanda是谷歌DeepMind的一名资深研究科学家,领导着机械可解释性团队。

他在剑桥大学读了纯数学本科(2020 年毕业),并在量化金融领域实习过(Jane Street和Jump Trading),毕业后花了一年时间探索人工智能安全,在人类未来研究所、DeepMind和人类兼容人工智能中心实习。

之后,他在Anthropic(OpenAI前高层创立的一家人工智能安全和研究公司,主要产品有Claude系列)担任语言模型可解释性研究员。目前在谷歌DeepMind负责机械可解释性团队。

主要研究成果 :

Neel Nanda在相关领域发表了多篇论文,如 《Progress measures for grokking via mechanistic interpretability》、《A toy model of universality: reverse engineering how networks learn group operations》等。

他还开发了一些工具和资源,包括用于语言模型机械可解释性的Transformer Lens库、全面的机械可解释性解释器和术语表,以及一个关于机械可解释性的 YouTube 频道,上面有许多论文讲解和实时研究讲解。

想知道更多关于论文写作的细节,可以到原文查看~

文章链接:
https://www.alignmentforum.org/posts/eJGptPbbFPZGLpjsp/highly-opinionated-advice-on-how-to-write-ml-papers
作者博客:
https://www.neelnanda.io/mechanistic-interpretability
参考链接:
[1]https://x.com/NeelNanda5/status/1921928364790833651
[2]https://x.com/SharonYixuanLi/status/1921744333511802993

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