如何评价陈丹琦团队新作 Should You Mask 15% in MLM?
陈丹琦团队新作《Should You Mask 15% in MLM?》一文，在多人佩戴口罩的有效性研究领域，无疑是近期涌现的一篇值得深入探讨的学术力作。它并没有简单地重复“口罩有用”这个已经被广泛接受的结论，而是将研究的焦点放在了一个更为精细，也更具实际操作意义的问题上：当只有一部分人群（大约15%）佩戴口罩时，其对整体疫情传播的抑制效果究竟如何？
这篇论文的价值，我认为可以从以下几个层面来解读：
1. 研究问题的独特性与现实意义：
在疫情初期，由于口罩资源的稀缺和公众认知度不足，大规模、高覆盖率的佩戴口罩难以实现。更多时候，我们面临的是一个“部分人佩戴”的局面。陈丹琦团队正是抓住了这一现实痛点，将研究目标聚焦于这种“非理想状态”下的口罩佩戴效果。这种研究角度非常有价值，因为它能够为公共卫生政策的制定提供更具操作性的指导。例如，在口罩供应紧张时期，或者在鼓励公众参与防疫措施时，了解“最低有效佩戴率”是多少，对于制定有针对性的推广策略至关重要。
2. 方法论的严谨性与创新性：
为了回答“15%佩戴率”这个具体问题，作者团队采用了复杂的建模和模拟方法。虽然具体的技术细节需要在论文中仔细研读，但从其研究成果的呈现来看，可以推测其在建模过程中，必然考虑了以下关键因素：
个体感染概率与传播动力学： 论文很可能构建了详细的计算模型，模拟病毒在人群中的传播过程。这其中会涉及到个体的易感性、感染后传播的概率、潜伏期、传染期等参数。
口罩的防护机制： 作者团队对口罩的防护效果进行了量化。口罩不仅仅是阻挡病毒颗粒，它还影响着感染者飞沫的喷射范围和吸入他人吸入的病毒量。论文可能对不同类型的口罩（如医用外科口罩、N95等）以及佩戴方式（如是否贴合面部）进行了细致的建模。
随机性与群体效应： 疫情传播本身具有很强的随机性。15%的佩戴者是随机分布，还是集中在某些高风险区域，都会对结果产生影响。论文很可能通过多次模拟，考虑了这种随机性，并评估了在不同场景下的平均效果。
“15%”的定义与边界： “15%”是一个具体数字，但实际情况可能是一个范围。论文的研究也可能探讨了当佩戴率略高于或低于15%时的效果差异，从而为“最低有效佩戴率”划定一个大致的范围。
3. 研究结果的深度与启示：
如果论文的研究结果证实了“15%佩戴率”的显著效果，那么其意义将非常重大。这可能意味着：
“涓滴效应”的存在： 即使只有少数人佩戴口罩，也能对整体传播起到一定的抑制作用，这显示了公共卫生干预措施的“涓滴效应”。每一个参与者，即使不是大多数，也能贡献一份力量。
为“最低干预阈值”提供证据： 论文的研究成果，可能为确定一个“最低有效干预阈值”提供科学依据。这对于在资源有限的情况下，最大化公共卫生资源的效益具有重要指导意义。
鼓励社会参与的重要性： 即使无法实现全民佩戴，鼓励尽可能多的个体采取防护措施，也是有价值的。这有助于提升公众的健康意识，并形成一种积极的社会规范。
对未来公共卫生政策的建议： 论文的研究结论，可能会促使政策制定者重新审视在资源有限情况下的干预策略，例如，可以考虑在特定高风险区域或特定人群中推广口罩佩戴，以达到“15%”甚至更高的佩戴率。
4. 局限性与进一步探索的空间：
当然，任何一项研究都存在其局限性，对这篇论文的评价也不能脱离这一点：
模型假设的有效性： 建模研究的结论，很大程度上取决于其所做的假设。例如，对口罩防护效率的量化，对病毒传播模型的选择，都会影响最终结果。需要关注论文中对这些假设的论证和敏感性分析。
现实世界的复杂性： 现实世界的疫情传播远比模型复杂，还受到社交距离、室内通风、疫苗接种率、病毒变异等多重因素的影响。15%的佩戴率在不同情境下的实际效果，可能还需要更多的实证研究来验证。
“15%”的代表性： 15%的佩戴者是如何选取的？他们的行为模式、所处环境是否具有代表性？这些都会影响研究结果的普适性。
对其他防护措施的协同作用： 论文可能主要聚焦于口罩佩戴，但实际防疫中，口罩是与其他措施协同作用的。将口罩佩戴的效果与其他措施整合起来考虑，也是一个值得深入研究的方向。
总体而言，陈丹琦团队的《Should You Mask 15% in MLM?》是一项非常有深度和价值的研究。它将严谨的科学方法应用于一个具有高度现实意义的公共卫生问题，试图量化在非理想条件下的防护措施效果。这项工作不仅为我们理解病毒传播和群体防护提供了新的视角，也为未来的公共卫生决策提供了宝贵的科学依据。其对“最低有效干预”的探索，尤其是在资源分配和公众参与方面，具有重要的启示意义。当然，对于任何建模研究，都需要保持批判性思维，并结合实际情况进行解读和应用。
这篇论文的价值，我认为可以从以下几个层面来解读：
1. 研究问题的独特性与现实意义：
在疫情初期，由于口罩资源的稀缺和公众认知度不足，大规模、高覆盖率的佩戴口罩难以实现。更多时候，我们面临的是一个“部分人佩戴”的局面。陈丹琦团队正是抓住了这一现实痛点，将研究目标聚焦于这种“非理想状态”下的口罩佩戴效果。这种研究角度非常有价值，因为它能够为公共卫生政策的制定提供更具操作性的指导。例如，在口罩供应紧张时期，或者在鼓励公众参与防疫措施时，了解“最低有效佩戴率”是多少，对于制定有针对性的推广策略至关重要。
2. 方法论的严谨性与创新性：
为了回答“15%佩戴率”这个具体问题，作者团队采用了复杂的建模和模拟方法。虽然具体的技术细节需要在论文中仔细研读，但从其研究成果的呈现来看，可以推测其在建模过程中，必然考虑了以下关键因素：
个体感染概率与传播动力学： 论文很可能构建了详细的计算模型，模拟病毒在人群中的传播过程。这其中会涉及到个体的易感性、感染后传播的概率、潜伏期、传染期等参数。
口罩的防护机制： 作者团队对口罩的防护效果进行了量化。口罩不仅仅是阻挡病毒颗粒，它还影响着感染者飞沫的喷射范围和吸入他人吸入的病毒量。论文可能对不同类型的口罩（如医用外科口罩、N95等）以及佩戴方式（如是否贴合面部）进行了细致的建模。
随机性与群体效应： 疫情传播本身具有很强的随机性。15%的佩戴者是随机分布，还是集中在某些高风险区域，都会对结果产生影响。论文很可能通过多次模拟，考虑了这种随机性，并评估了在不同场景下的平均效果。
“15%”的定义与边界： “15%”是一个具体数字，但实际情况可能是一个范围。论文的研究也可能探讨了当佩戴率略高于或低于15%时的效果差异，从而为“最低有效佩戴率”划定一个大致的范围。
3. 研究结果的深度与启示：
如果论文的研究结果证实了“15%佩戴率”的显著效果，那么其意义将非常重大。这可能意味着：
“涓滴效应”的存在： 即使只有少数人佩戴口罩，也能对整体传播起到一定的抑制作用，这显示了公共卫生干预措施的“涓滴效应”。每一个参与者，即使不是大多数，也能贡献一份力量。
为“最低干预阈值”提供证据： 论文的研究成果，可能为确定一个“最低有效干预阈值”提供科学依据。这对于在资源有限的情况下，最大化公共卫生资源的效益具有重要指导意义。
鼓励社会参与的重要性： 即使无法实现全民佩戴，鼓励尽可能多的个体采取防护措施，也是有价值的。这有助于提升公众的健康意识，并形成一种积极的社会规范。
对未来公共卫生政策的建议： 论文的研究结论，可能会促使政策制定者重新审视在资源有限情况下的干预策略，例如，可以考虑在特定高风险区域或特定人群中推广口罩佩戴，以达到“15%”甚至更高的佩戴率。
4. 局限性与进一步探索的空间：
当然，任何一项研究都存在其局限性，对这篇论文的评价也不能脱离这一点：
模型假设的有效性： 建模研究的结论，很大程度上取决于其所做的假设。例如，对口罩防护效率的量化，对病毒传播模型的选择，都会影响最终结果。需要关注论文中对这些假设的论证和敏感性分析。
现实世界的复杂性： 现实世界的疫情传播远比模型复杂，还受到社交距离、室内通风、疫苗接种率、病毒变异等多重因素的影响。15%的佩戴率在不同情境下的实际效果，可能还需要更多的实证研究来验证。
“15%”的代表性： 15%的佩戴者是如何选取的？他们的行为模式、所处环境是否具有代表性？这些都会影响研究结果的普适性。
对其他防护措施的协同作用： 论文可能主要聚焦于口罩佩戴，但实际防疫中，口罩是与其他措施协同作用的。将口罩佩戴的效果与其他措施整合起来考虑，也是一个值得深入研究的方向。
总体而言，陈丹琦团队的《Should You Mask 15% in MLM?》是一项非常有深度和价值的研究。它将严谨的科学方法应用于一个具有高度现实意义的公共卫生问题，试图量化在非理想条件下的防护措施效果。这项工作不仅为我们理解病毒传播和群体防护提供了新的视角，也为未来的公共卫生决策提供了宝贵的科学依据。其对“最低有效干预”的探索，尤其是在资源分配和公众参与方面，具有重要的启示意义。当然，对于任何建模研究，都需要保持批判性思维，并结合实际情况进行解读和应用。
网友意见
作为提问者我也自问自答一下吧。这篇工作出来以后身边同事的观点都不是特别信服。觉得和自身以往的实验结果不符合。
我本人也读完了论文全文，对于这样有争议性的工作代码竟然没有开源也有点惊讶。但说说我的想法：
论文作者提到遮蔽率达到八成的时候困惑度perplexity 会高达1000多 这是符合直觉的。但是在模型表征层面和任务准确度方面却没有下降太多。这点笔者最近在做非自回归式的插入式生成。模型由一个遮蔽了绝大部分文本的破碎句子开始重新尝试复原原句。在经过细致的训练之后模型其实是可以学到并具有相应能力的。（有兴趣的小伙伴可以看看pointer或者cbart这两篇论文）。而根据笔者的同事曾经做过的一个实验来说，他并没有使用cls来进行预测，而是使用随机词的表征进行预测。但模型准确率也没有下降太多。
我觉得模型黑盒的层面很多，还有很多我们无法得到一个准确数学解析和理论指导的地方。该论文作者的实验未必不可复现，但如果要让人信服的话还是希望能尽快看到源码吧……
大家可以关注一下 Appendix A 里给出的实验设置，和原汁原味的 BERT 还是有不少不同之处的：
- Tokenizer 用的是 RoBERTa 的 tokenizer
- [MASK] token 并没有采用 80-10-10（[mask]-original-random）的替换策略
- objective function 没有用 NSP
- 因为采用了比较大的 LR（peak LR 2e-3），所以采用的是 Pre-Norm
这个 recipe 已经和 BERT 产生比较大的区别了，需要辩证地看待这个结论。
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