Miben különböznek az ELMo beágyazások a BERT-től?

Az ELMo és a BERT olyan modellek, amelyek a szavak kontextuális beágyazásait hozzák létre, de architektúrájukban és tanulási módszerükben különböznek.

• ELMo kétirányú LSTM-eken alapul. A szövegkörnyezetet figyelembe véve generál beágyazásokat, balról és jobbról egyaránt, de ezt szekvenciálisan teszi. Az ELMo beágyazások a LSTM rejtett állapotainak súlyozott összegéből állnak, lehetővé téve különböző absztrakciós szintek megragadását.

• BERT figyelemmechanizmussal rendelkező transzformereket használ, amelyek lehetővé teszik az egész kontextus hatékony egyidejű figyelembevételét (nem szekvenciális). A BERT maszkos nyelvi feladatokkal és a következő mondat előrejelzésével tanul, mélyebb kontextusmegértést nyújtva.

Összefoglalva, a BERT általában magasabb minőségű beágyazásokat ad, jobban megragadja a komplex függőségeket a szövegben, míg az ELMo egyszerűbb és gyorsabb, de kevésbé erőteljes.

Példa a BERT használatára beágyazások nyeréséhez (Pythonban a transformers könyvtárral):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Példa szöveg a beágyazásokhoz"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # beágyazások minden tokenhez