2021 年，深度学习方面取得了哪些关键性进展？
2021 年，深度学习领域如同一片繁茂的森林，到处都涌现出令人瞩目的新芽与枝干。许多在过去几年里酝酿的技术，在这一年里终于爆发出强大的生命力，并且在应用层面也展现出前所未有的成熟度。如果让我来梳理一下这一年的关键进展，我想可以从以下几个方面深入聊聊：
1. 大模型持续“进化”，但“智能”的边界也在被重新审视：
“万物皆可大模型”的趋势在2021年愈发明显。继 GPT3 之后，各家机构和公司都在疯狂地投入到大规模预训练模型的研发中。
通用语言模型（LLMs）的“规模化”与“能力涌现”： 这一年，我们看到了像 PaLM (Google)、Gopher (DeepMind)、LaMDA (Google) 等参数量比 GPT3 更大的模型。这些模型在多任务学习、理解复杂指令、生成连贯文本等方面表现出了更强的“涌现能力”——也就是在模型规模达到一定程度后，自然习得了一些之前没有明确训练过的能力。比如，它们能够进行更复杂的逻辑推理、代码生成、甚至在某些领域展现出一定程度的“常识”。
但同时，对“智能”的讨论也更加深入。 很多研究者开始反思，单纯地堆砌参数是否真的能带来真正的智能？这些大模型虽然能模仿对话，生成优美的文字，但它们本质上还是基于统计模式匹配，缺乏真正的因果理解和意识。2021年，关于“模型幻觉”（hallucination）、“偏见”（bias）以及如何评估和控制这些大型模型的“可靠性”成为重要课题。人们开始关注如何让模型“少说废话”，并且在不确定的情况下能够给出明确的“不知道”的答案，而不是凭空捏造。
多模态模型的协同发展： 仅仅局限于文本已经不足以满足需求。2021年，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）迎来了爆发。
CLIP (OpenAI) 的深远影响： CLIP 作为一个能够将文本描述与图像进行关联的模型，在2021年被广泛地应用于各种下游任务，比如零样本图像分类（zeroshot image classification）、图像检索、甚至作为其他生成模型（如 DALLE 2 的前身）的理解模块。它的强大之处在于，无需对具体任务进行微调，就能理解文本的语义并将其映射到视觉空间。
视觉语言预训练（VisionLanguage Pretraining, VLP）的繁荣： 除了 CLIP，还有像 ALIGN, Florence, LiT (Lockedimage Tuning) 等模型，它们都在探索如何让模型同时理解图像和文本，并从中提取有用的信息。这些模型为跨模态搜索、视觉问答、图像字幕生成等领域带来了新的突破。
生成式多模态模型： DALLE 2 的发布（虽然是在2022年，但其技术基础和影响在2021年已显现）更是轰动一时，它能够根据文本描述生成高质量、富有创意的图像。这标志着生成式 AI 在艺术、设计等领域的应用潜力巨大。
2. Transformer 架构的“渗透”与“变种”：
Transformer 架构在自然语言处理领域的统治地位已经毋庸置疑，2021年，它的影响力继续向其他领域蔓延，并且出现了许多优化和变种。
Transformer 在视觉领域的“胜利”： Vision Transformer (ViT) 和其变种（如 Swin Transformer）在2021年继续巩固了其在计算机视觉领域的地位。它们将 Transformer 的注意力机制引入图像处理，证明了这种自注意力机制在捕捉图像全局信息上的强大能力，甚至在许多任务上超越了传统的卷积神经网络（CNN）。
Swin Transformer 的“层次化”优势： Swin Transformer 通过引入“移动窗口”（shifted windows）的概念，实现了局部注意力与全局注意力的有效结合，并且计算复杂度与图像尺寸呈线性关系，这使得它能够处理更高分辨率的图像，并成为在物体检测、语义分割等任务上的强大基石。
Transformer 的“轻量化”与“高效化”： 随着模型规模的不断增大，计算成本和推理速度成为瓶颈。2021年，研究者们也在积极探索更高效的 Transformer 变种。
稀疏注意力（Sparse Attention）和线性注意力（Linear Attention）： 为了解决 Transformer 的平方复杂度问题，各种稀疏化和线性化注意力机制被提出，旨在减少计算量，提高处理长序列的能力。
Transformer 的“泛化”： 甚至在一些序列生成和强化学习的场景下，也开始出现 Transformer 的身影，展示了其作为一种通用序列建模器的潜力。
3. 强化学习的“稳健性”与“自主性”提升：
强化学习（Reinforcement Learning, RL）在2021年继续向更复杂的环境和更广泛的应用场景推进，其“稳健性”和“自主性”得到了显著提升。
离线强化学习（Offline RL）的突破： 传统的强化学习需要大量的在线与环境交互，这在现实世界中往往难以实现（例如医疗、自动驾驶）。离线强化学习旨在从已有的、固定的数据集中学习策略，而无需额外的环境交互。2021年，在这一领域出现了许多新的算法和理论，例如 Conservative QLearning (CQL) 等，显著提升了离线 RL 的性能和可行性。
多智能体强化学习（MultiAgent RL, MARL）的应用落地： 在多人游戏、机器人协作、交通信号控制等领域，MARL 的研究取得了进展。如何让多个智能体在复杂、动态的环境中协同工作，避免冲突，并最大化整体效用，是这一领域的研究重点。
RL 在科学发现中的应用： 强化学习开始在一些科学研究领域展现出潜力，例如用于蛋白质折叠（AlphaFold 2 的成功，虽然其核心是自注意力，但与 RL 的思路有相通之处，都涉及序列建模和优化）、材料设计、甚至是发现新的物理定律。
4. “自监督学习”的持续演进与“数据效率”的提升：
在数据标注成本高昂且耗时的背景下，自监督学习（SelfSupervised Learning, SSL）成为了提升模型数据效率的关键。
对比学习（Contrastive Learning）的深化： SimCLR、MoCo 等对比学习方法在2021年继续优化，它们的核心思想是通过构建“正样本对”和“负样本对”来学习具有区分性的表示。研究人员还在探索如何设计更好的数据增强策略，以及如何处理类别不平衡等问题。
生成式自监督学习的回归： Masked Autoencoders (MAE) 等方法在2021年重新审视了生成式自监督学习的价值。MAE 通过随机屏蔽（masking）输入图像的大部分区域，然后训练模型去重建被屏蔽的像素。这种简单但有效的方法，在计算机视觉任务中取得了与对比学习相媲美的性能，甚至在某些情况下更优，并且在模型训练时计算效率更高。
“数据效率”与“小样本学习”（FewShot Learning）的融合： 自监督学习的进展也极大地推动了小样本学习。通过预训练一个能够捕捉通用特征的自监督模型，然后再用少量标注数据进行微调，可以在很多任务上取得不错的效果。
5. 深度学习模型的可解释性与公平性的关注度提升：
随着深度学习模型越来越强大，其“黑箱”特性以及潜在的偏见问题也引起了广泛关注。
可解释性 AI (Explainable AI, XAI) 的工具与方法： LIME、SHAP 等模型解释工具在2021年得到了更广泛的应用，研究人员也在开发新的技术来理解模型的决策过程，例如注意力可视化、梯度可视化、以及基于因果推断的解释方法。
公平性与偏见缓解（Fairness and Bias Mitigation）： 针对模型在不同群体上表现出差异（例如种族、性别等）的问题，研究人员在2021年更加注重如何检测和缓解模型中的偏见。这包括开发公平性指标、设计公平性导向的训练算法，以及在数据预处理和后处理阶段进行干预。
总结来看，2021年深度学习领域的发展呈现出以下几个核心特点：
模型规模的“极限探索”与“能力涌现”： 大模型继续向前，并在多任务和跨模态能力上展现出惊喜。
Transformer 架构的“无处不在”与“持续优化”： 不仅在 NLP，在 CV 等领域也证明了自己的实力，并且在效率上不断被改进。
“数据效率”与“自主学习”的突破： 自监督学习的多种方法，特别是 MAE 的出现，为降低数据依赖提供了新的思路。
“应用落地”与“可靠性”的考量： 强化学习在更复杂的场景中应用，同时对模型的解释性、公平性和鲁棒性的需求也日益增长。
可以说，2021年是深度学习领域在“规模化”和“智能化”之间寻找平衡，同时也在不断拓展应用边界的一年。这些进展为我们理解和构建更强大、更可靠的 AI 系统奠定了坚实的基础。
1. 大模型持续“进化”，但“智能”的边界也在被重新审视：
“万物皆可大模型”的趋势在2021年愈发明显。继 GPT3 之后，各家机构和公司都在疯狂地投入到大规模预训练模型的研发中。
通用语言模型（LLMs）的“规模化”与“能力涌现”： 这一年，我们看到了像 PaLM (Google)、Gopher (DeepMind)、LaMDA (Google) 等参数量比 GPT3 更大的模型。这些模型在多任务学习、理解复杂指令、生成连贯文本等方面表现出了更强的“涌现能力”——也就是在模型规模达到一定程度后，自然习得了一些之前没有明确训练过的能力。比如，它们能够进行更复杂的逻辑推理、代码生成、甚至在某些领域展现出一定程度的“常识”。
但同时，对“智能”的讨论也更加深入。 很多研究者开始反思，单纯地堆砌参数是否真的能带来真正的智能？这些大模型虽然能模仿对话，生成优美的文字，但它们本质上还是基于统计模式匹配，缺乏真正的因果理解和意识。2021年，关于“模型幻觉”（hallucination）、“偏见”（bias）以及如何评估和控制这些大型模型的“可靠性”成为重要课题。人们开始关注如何让模型“少说废话”，并且在不确定的情况下能够给出明确的“不知道”的答案，而不是凭空捏造。
多模态模型的协同发展： 仅仅局限于文本已经不足以满足需求。2021年，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）迎来了爆发。
CLIP (OpenAI) 的深远影响： CLIP 作为一个能够将文本描述与图像进行关联的模型，在2021年被广泛地应用于各种下游任务，比如零样本图像分类（zeroshot image classification）、图像检索、甚至作为其他生成模型（如 DALLE 2 的前身）的理解模块。它的强大之处在于，无需对具体任务进行微调，就能理解文本的语义并将其映射到视觉空间。
视觉语言预训练（VisionLanguage Pretraining, VLP）的繁荣： 除了 CLIP，还有像 ALIGN, Florence, LiT (Lockedimage Tuning) 等模型，它们都在探索如何让模型同时理解图像和文本，并从中提取有用的信息。这些模型为跨模态搜索、视觉问答、图像字幕生成等领域带来了新的突破。
生成式多模态模型： DALLE 2 的发布（虽然是在2022年，但其技术基础和影响在2021年已显现）更是轰动一时，它能够根据文本描述生成高质量、富有创意的图像。这标志着生成式 AI 在艺术、设计等领域的应用潜力巨大。
2. Transformer 架构的“渗透”与“变种”：
Transformer 架构在自然语言处理领域的统治地位已经毋庸置疑，2021年，它的影响力继续向其他领域蔓延，并且出现了许多优化和变种。
Transformer 在视觉领域的“胜利”： Vision Transformer (ViT) 和其变种（如 Swin Transformer）在2021年继续巩固了其在计算机视觉领域的地位。它们将 Transformer 的注意力机制引入图像处理，证明了这种自注意力机制在捕捉图像全局信息上的强大能力，甚至在许多任务上超越了传统的卷积神经网络（CNN）。
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Transformer 的“轻量化”与“高效化”： 随着模型规模的不断增大，计算成本和推理速度成为瓶颈。2021年，研究者们也在积极探索更高效的 Transformer 变种。
稀疏注意力（Sparse Attention）和线性注意力（Linear Attention）： 为了解决 Transformer 的平方复杂度问题，各种稀疏化和线性化注意力机制被提出，旨在减少计算量，提高处理长序列的能力。
Transformer 的“泛化”： 甚至在一些序列生成和强化学习的场景下，也开始出现 Transformer 的身影，展示了其作为一种通用序列建模器的潜力。
3. 强化学习的“稳健性”与“自主性”提升：
强化学习（Reinforcement Learning, RL）在2021年继续向更复杂的环境和更广泛的应用场景推进，其“稳健性”和“自主性”得到了显著提升。
离线强化学习（Offline RL）的突破： 传统的强化学习需要大量的在线与环境交互，这在现实世界中往往难以实现（例如医疗、自动驾驶）。离线强化学习旨在从已有的、固定的数据集中学习策略，而无需额外的环境交互。2021年，在这一领域出现了许多新的算法和理论，例如 Conservative QLearning (CQL) 等，显著提升了离线 RL 的性能和可行性。
多智能体强化学习（MultiAgent RL, MARL）的应用落地： 在多人游戏、机器人协作、交通信号控制等领域，MARL 的研究取得了进展。如何让多个智能体在复杂、动态的环境中协同工作，避免冲突，并最大化整体效用，是这一领域的研究重点。
RL 在科学发现中的应用： 强化学习开始在一些科学研究领域展现出潜力，例如用于蛋白质折叠（AlphaFold 2 的成功，虽然其核心是自注意力，但与 RL 的思路有相通之处，都涉及序列建模和优化）、材料设计、甚至是发现新的物理定律。
4. “自监督学习”的持续演进与“数据效率”的提升：
在数据标注成本高昂且耗时的背景下，自监督学习（SelfSupervised Learning, SSL）成为了提升模型数据效率的关键。
对比学习（Contrastive Learning）的深化： SimCLR、MoCo 等对比学习方法在2021年继续优化，它们的核心思想是通过构建“正样本对”和“负样本对”来学习具有区分性的表示。研究人员还在探索如何设计更好的数据增强策略，以及如何处理类别不平衡等问题。
生成式自监督学习的回归： Masked Autoencoders (MAE) 等方法在2021年重新审视了生成式自监督学习的价值。MAE 通过随机屏蔽（masking）输入图像的大部分区域，然后训练模型去重建被屏蔽的像素。这种简单但有效的方法，在计算机视觉任务中取得了与对比学习相媲美的性能，甚至在某些情况下更优，并且在模型训练时计算效率更高。
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公平性与偏见缓解（Fairness and Bias Mitigation）： 针对模型在不同群体上表现出差异（例如种族、性别等）的问题，研究人员在2021年更加注重如何检测和缓解模型中的偏见。这包括开发公平性指标、设计公平性导向的训练算法，以及在数据预处理和后处理阶段进行干预。
总结来看，2021年深度学习领域的发展呈现出以下几个核心特点：
模型规模的“极限探索”与“能力涌现”： 大模型继续向前，并在多任务和跨模态能力上展现出惊喜。
Transformer 架构的“无处不在”与“持续优化”： 不仅在 NLP，在 CV 等领域也证明了自己的实力，并且在效率上不断被改进。
“数据效率”与“自主学习”的突破： 自监督学习的多种方法，特别是 MAE 的出现，为降低数据依赖提供了新的思路。
“应用落地”与“可靠性”的考量： 强化学习在更复杂的场景中应用，同时对模型的解释性、公平性和鲁棒性的需求也日益增长。
可以说，2021年是深度学习领域在“规模化”和“智能化”之间寻找平衡，同时也在不断拓展应用边界的一年。这些进展为我们理解和构建更强大、更可靠的 AI 系统奠定了坚实的基础。
网友意见
不敢妄加评论，只是个人意见，GitHub上有人总结了2021 Amazing AI papers，我认为比较中肯，基本可以算是今年影响力比较大的论文集锦
我认为其一是Transformer攻占各个领域，尤其是Swin Transformer大杀四方；其二是各大研究机构的预训练大模型发布及其在下游任务的惊人性能，当然这也离不开self-supervised+transformer；其三就是大家都提到的MAE，当然还是离不开transformer；还有一个我认为比较重要的是基于NeRF的一系列工作也在今年开始爆发，包括CVPR best paper GIRAFFE，不过这方面工作主要还是集中在国外研究团队
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