Ելմո embedding-ները ինչպե՞ս են տարբերվում BERT-ից։

ELMo և BERT մոդելներն են, որոնք նախատեսված են բառերի կոնտեքստային ներդրումներ ստանալու համար, բայց տարբեր են ճարտարապետությամբ և ուսուցման մեթոդով:

• ELMo հիմնված է երկկողմանի LSTM-ների վրա: Այն ստեղծում է ներդրումներ՝ հաշվի առնելով բառի ձախ և աջ կոնտեքստը, բայց դա անում է հերթականորեն: ELMo-ի ներդրումները՝ դա LSTM-ի թաքնված վիճակների քաշված գումարն է, որը թույլ է տալիս տարբեր աստիճանների աբստրակցիա բռնել:

• BERT օգտագործում է փոխակերպիչներ՝ ուշադրության մեխանիզմով, ինչը թույլ է տալիս արդյունավետորեն հաշվի առնել ամբողջ կոնտեքստը միաժամանակ (ոչ հերթական): BERT-ը սովորում է մասկարած լեզվի առաջադրանքներով և հաջորդ նախադասության կանխատեսմամբ, ինչը ավելի խորը հասկանում է կոնտեքստը:

Ամփոփելով՝ BERT-ը սովորաբար տալիս է ավելի որակյալ ներդրումներ, ավելի լավ է բռնում բարդ կախվածությունները տեքստում, իսկ ELMo-ն ավելի պարզ և արագ է, բայց պակաս հզոր:

Օրինակ՝ BERT օգտագործելու համար՝ ներդրումներ ստանալու համար (Python-ում՝ transformers գրադարանի միջոցով):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Նմուշ տեքստ ներդրումների համար"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # ներդրումներ յուրաքանչյուր տոքենի համար