文 | 苏剑林（追一科技）
编 | 智商掉了一地

看来以后我们看论文的时候，不仅要关心论文成绩的可复现性，还要留意它们的求和、均值、方差等有没有算错，否则真的是“无奇不有”！！

这篇文章谈一下笔者被前几天出来的一篇“神论文”气到了的经历。

这篇“神论文”是 《How not to Lie with a Benchmark: Rearranging NLP Leaderboards》 ，论文的大致内容是说目前很多排行榜算平均都用算术平均，而它认为几何平均与调和平均更加合理。最关键是它还对GLUE、SuperGLUE等榜单上的模型用几何平均和调和平均重新算了一下排名，结果发现那些超过人类的模型在新的平均方案下都没超过人类了。

看上去是不是觉得挺有意思的？我也觉得挺有意思的，所以打算写一篇文章介绍一下它。结果文章快写完了，然后在对数据的时候，发现里边表格的数据全是乱来的！！！真实的结果完全不支撑它的结论！！！所以，这篇文章就从“表扬大会”变成了“批评大会”...

论文标题：
How not to Lie with a Benchmark: Rearranging NLP Leaderboards

论文链接：
https://arxiv.org/abs/2112.01342

胡说八道

首先我们来请出“神论文”的第一个表格，它是关于GLUE榜单上的部分成绩：

咱别的不说，这篇“神论文”表格里边的“,”（半角逗号）和“.”（小数点）不分，也是够让人恶心的了（下面SuperGLUE的表格更甚）。不过要只是这种小问题，那忍忍也就算了，最不可忍的是：它里边的AH（算术平均）、GM（几何平均）、HM（调和平均）的计算规则简直是“随心所欲”！

我试了很久，终于试出了该表格的计算规则：

1. 所有的AH都是用前10个任务的成绩算出来的（虽然上表只显示了前8个任务的成绩）；

2. Human那一行的GM、HM用的是前10个任务的成绩来算的；

3. 其他行的模型的GM、HM是用全部11个任务的成绩来算的。

由于第11个任务的成绩比其他任务要低，所以这样算出来的模型的GM、HM就比Human的更低，作者就直接得出了在GM、HM之下，人类成绩还是第一名的结论。事实上，如果大家都用同一批任务算，那么AM、GM、HM排名基本无差别。况且，数学思维稍微正常的人都可以看出上述结果的不妥之处：不少任务上模型成绩都远超Human，少数任务上模型不如Human，但也只是低一点点，所以只要是一种正常的平均算法，都不可能得出Human远超模型的结论吧？偏偏作者也就信了...

同样的错误还出现在SuperGLUE上：

它的计算规则为：

1. 所有的AH都是用前8个任务的成绩算出来的；

2. 所有GM、HM是用全部10个任务的成绩来算的。

事实上，如果AM也用10个任务的成绩来算，那么按照AM排名人类也是第一名。也就是说，只要大家的计算标准一样，那么AM、GM、HM排名并无太大差别。

真心无奈

顺便说，这篇论文还中了NeurIPS 2021的Workshop，虽然Workshop通常都是远不如正式论文，但也不至于乱七八糟到这个程度吧。再看一眼这篇论文的标题，我觉得是不是改为“How not to Lie with this paper”更适合？

看来以后我们看论文的时候，不仅要关心论文成绩的可复现性，还要留意它们的求和、均值、方差等有没有算错～真的是什么奇葩可能性都会存在～

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