Πώς διαφέρουν οι ενσωματώσεις του ELMo από το BERT;

ELMo και BERT είναι μοντέλα για την απόκτηση συμφραζόμενων ενσωματώσεων λέξεων, αλλά διαφέρουν στην αρχιτεκτονική και τον τρόπο εκπαίδευσης.

• ELMo βασίζεται σε διπλόκαμπτους LSTM. Δημιουργεί ενσωματώσεις λαμβάνοντας υπόψη το συμφραζόμενο της λέξης αριστερά και δεξιά, αλλά το κάνει σειριακά. Οι ενσωματώσεις ELMo είναι ένα σταθμισμένο άθροισμα των κρυφών καταστάσεων του LSTM, που επιτρέπει την καταγραφή διαφορετικών επιπέδων αφαίρεσης.

• BERT χρησιμοποιεί μετασχηματιστές με μηχανισμό προσοχής, που επιτρέπει την αποτελεσματική λήψη όλου του συμφραζόμενου ταυτόχρονα (όχι σειριακά). Το BERT εκπαιδεύεται με εργασίες μάσκας γλώσσας και πρόβλεψης της επόμενης πρότασης, προσφέροντας βαθύτερη κατανόηση του συμφραζόμενου.

Συνοπτικά, το BERT συνήθως παρέχει ενσωματώσεις υψηλότερης ποιότητας, καλύτερα καταγράφοντας πολύπλοκες εξαρτήσεις στο κείμενο, ενώ το ELMo είναι πιο απλό και γρήγορο, αλλά λιγότερο ισχυρό.

Παράδειγμα χρήσης του BERT για λήψη ενσωματώσεων (σε Python με τη βιβλιοθήκη transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Παράδειγμα κειμένου για ενσωματώσεις"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # ενσωματώσεις για κάθε token