Чем эмбеддинги ELMo отличаются от BERT?

ELMo и BERT — это модели для получения контекстных эмбеддингов слов, но они отличаются архитектурой и способом обучения.

• ELMo строится на основе двунаправленных LSTM. Он генерирует эмбеддинги, учитывая контекст слова слева и справа, но делает это последовательно. Эмбеддинги ELMo — это взвешенная сумма скрытых состояний LSTM, что позволяет учитывать разные уровни абстракции.

• BERT использует трансформеры с механизмом внимания, что позволяет эффективно учитывать весь контекст одновременно (не последовательно). BERT обучается с задачей маскированного языка и предсказания следующего предложения, что даёт более глубокое понимание контекста.

В итоге BERT обычно даёт более качественные эмбеддинги, лучше улавливая сложные зависимости в тексте, а ELMo проще и быстрее, но менее мощен.

Пример использования BERT для получения эмбеддингов (на Python с библиотекой transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Пример текста для эмбеддингов"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # эмбеддинги для каждого токена