Ako sa líšia embeddingy ELMo od BERT?

ELMo a BERT sú modely na získavanie kontextových vložení slov, ale líšia sa architektúrou a spôsobom učenia.

• ELMo je založené na obojsmerných LSTM. Generuje vloženia s ohľadom na kontext slova vľavo aj vpravo, ale to robí sekvenčne. Vložky ELMo sú váženým súčtom skrytých stavov LSTM, čo umožňuje zachytiť rôzne úrovne abstrakcie.

• BERT využíva transformátory s mechanizmom pozornosti, čo umožňuje efektívne zohľadniť celý kontext naraz (nie sekvenčne). BERT sa trénuje s maskovanými úlohami jazyka a predpoveďou nasledujúcej vety, čo poskytuje hlbšie porozumenie kontextu.

V skratke, BERT zvyčajne poskytuje kvalitnejšie vloženia, lepšie zachytáva zložité závislosti v texte, zatiaľ čo ELMo je jednoduchšie a rýchlejšie, ale menej výkonné.

Príklad použitia BERT na získanie vložení (v Pythone s knižnicou transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Príklad textu pre vloženia"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # vloženia pre každý token