NLP方向研一，马上就要研二开题了，感觉自己就像还没有入门一样，怎么办？

本科双非，研究生就读于某末流985，不想混混就毕业，想好好学能出成果那种，但感觉自己进度实在是慢了，Transformer、BERT、BART这些NLP方向的经典模型还只是理解原理不能复现出来，最近到处找各种教程补齐短板，比如李沐老师啊等等，感觉实在是很焦虑，具体该怎么做才能快一点呢？毕业之后想找大厂的NLP算法岗，现在除了要产出论文，还有哪些需要准备的呢？

发表于 2025-4-9 12:03:01

君子性非异，善假于物。
你为什么会想着去复现transformer，bart呢，你这么想跟那些我要学好c++得自己先造个stl的人有什么区别。
你关注的点就不对，曾经我也和你一样。想着什么都从最基础开始，那这个问题几乎无解了，你要想把对transformer的理解程度达到可以随手敲出来，那你要达到的程度可能要对齐transformer提出者。
不要用做题家的思维去做科研，想着把一个东西研究透了再去泛化
科学是根据实践修正理论而不是反过来。

有了轮子不想着怎么用好而想着再去造一个是很低效的实践方式。
正确的思路是想着去关注这些前人造出来的好用的轮子去什么场景去解决什么任务。
等你发现解决过程中不得不从transformer原理入手的时候，才是你该去考虑这些问题的时候。
比如马毅老师最近的那篇white-box transformer，他实际上就是关注的一个很现实的问题，那就是解释性差，但这个问题你的理解程度能有多少呢，你能和直接马毅老师比吗

发表于 2025-4-9 12:13:40

第一个问题，关于开题：
不要因为复现不出来transformer这种经典模型而焦虑哦
ChatGPT没有人能复现出来吧，不还是一堆人拿这个popular的方向水论文么|･ω･｀)，比如ChatGPT的各种测评。
做科研不要有完美主义，不要觉得自己完全准备好了再开始。首先把这些模型的架构理解清楚就可以思考自己课题方向了，多与老师讨论。你把所有知识都吃透，所有经典模型都复现一遍，黄花菜都凉了是不？
至于复现出transformer有用么？有的，对于你提升代码能力是大有裨益的，但是对于发论文来说，是收效甚微的。因为NLP迭代太快啦！对于发论文来说，更重要的是跟进新技术，比如21年出的prompt learning，22年出的in-context learning，今年的chatGPT，你都要快速了解，知道原理，学会使用，了解架构，自己能够改一改，就可以啦！至于复现transformer这种，可以当个乐子晚上回寝室的时候复现复现。
所以怎么办呢？可以先直接找老师讨论方向或者要一个项目，或者自己上网找NLP的项目，从一个点开始，就像一颗石子溅起的涟漪一样。这个项目/课题需要什么知识，我就针对性地去学习，在推动这个课题，这样学习就有正反馈，做事就有了motivation，就不会自我焦虑，也会更有效率。

第二个问题：关于找工作
首先，我要泼一碰冷水，你要降低点期待。即便本硕中流985，方向匹配，现在的就业形势也不一定能找到NLP算法岗。你可以了解下今年的春招情况。毕业了找不到算法岗也不是很失败的事儿，自己要留个后手。
但这也不是说你不能朝这个方向努力，其他回答已经说了，实习是最重要的。当然暑期实习得看你们老师放不放，你得有成果，毕业没问题了，老师才有可能放你不是？所以这又回到了第一个问题了。
如果老师实在不放或者找不到暑期实习，可以通过远程日常实习和充实的项目经历弥补。

发表于 2025-4-9 12:24:55

我也是一名 NLP 方向研一的学生，对你这个问题，有一些个人的经验：

针对第一个“怎么做才能快一点的”问题，不建议去做从 0 到 1 的复现工作，把代码跑通后尽量一行行的 debugging 后看懂，做到想做改进的时候知道在哪里改就行。
针对第二个“需要准备的”问题，第一，建议早点去实习，如果实验室不放实习，可以尝试找远程；第二，找个比赛尝试参加，尽量别找太卷的，争取苟到决赛圈拿个奖，给简历加一行；第三，关于论文，实验室有资源的话（算力，大哥带，氛围好），速度多做几篇，旧 NLP 时代的工作会越来越不好发。

发表于 2025-4-9 12:36:28

不要因为自己的起点或目前的进度而感到气馁或焦虑。每个人的学习进程和理解速度都是不同的，科研需要熬时间.
确保你对自然语言处理(NLP)领域的基础知识有扎实的理解。这包括理解文本处理、词向量、语言模型等基本概念。
理解经典模型的原理非常重要。除了阅读论文和相关文献，你可以尝试复现一些经典模型，例如Transformer、BERT和BART。通过亲自动手实现这些模型，你将更深入地理解它们的细节和工作原理。
参与NLP项目是提高技能和加快学习的好方法。你可以尝试在一些开源项目中贡献代码，或者自己找一些有趣的NLP问题并尝试解决它们。实践中遇到的挑战和解决问题的过程将使你更加熟悉NLP领域的实际应用。
NLP领域的研究日新月异，不断涌现出新的方法和技术。保持阅读最新的论文和学术资源，关注领域内的前沿研究，可以帮助你跟上发展的步伐。
除了发表论文，准备找工作还需要注意其他方面。建立自己的项目作品集，包括实现的模型、解决的问题和取得的成果。练习面试问题，特别是与NLP算法岗位相关的问题。还可以参加一些技术竞赛或挑战，以展示你的技能和才华。
我是 @黄河边儿关注我, 交流科研里的那些事.

发表于 2025-4-9 12:50:55

试图复现BERT才是真没入门...
以及NLP已经是GPT的时代了，还是快点转行prompt learning吧（逃

NLP方向研一，马上就要研二开题了，感觉自己就像还没有入门一样，怎么办？

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