合作还是企业俘获？量化 NLP 对工业制品与贡献的依赖
计算与语言
2024-06-25 v2
摘要
近年来，预训练模型的出色表现引起了公众关注并登上新闻头条。这些模型几乎总是由工业界生产或与工业界合作产生。使用它们对于在自然语言处理 (NLP) 基准上竞争并相应地在 NLP 研究中保持相关性至关重要。我们调查了发表在 EMNLP 2022 上的 100 篇论文，以确定研究人员在向知名 NLP 会议投稿时依赖工业界模型、其他制品及贡献的程度，并发现其引用比例至少是预期的三倍。我们的工作作为支架，使未来的研究人员能够更准确地探讨以下问题：1) 在缺乏替代方案的情况下，与工业界的合作是否仍是合作；或 2) NLP 研究是否已被私营企业的动机和研究方向所俘获。
引用
@article{arxiv.2312.03912,
title = {Collaboration or Corporate Capture? Quantifying NLP's Reliance on Industry Artifacts and Contributions},
author = {Will Aitken and Mohamed Abdalla and Karen Rudie and Catherine Stinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03912},
year = {2024}
}
备注
ACL 2024 Main Conference