Čime se embeddi ELMo razlikuju od BERT?

ELMo i BERT su modeli za dobijanje kontekstualnih ugradnji reči, ali se razlikuju po arhitekturi i načinu obuke.

• ELMo se zasniva na dvostrano usmerenim LSTM-ovima. Generiše ugradnje uzimajući u obzir kontekst reči sa leve i desne strane, ali to radi sekvencijalno. ELMo ugradnje su ponderisani zbir skrivenih stanja LSTM-a, što omogućava hvatanje različitih nivoa apstrakcije.

• BERT koristi transformere sa mehanizmom pažnje, što omogućava efikasno uzimanje u obzir celokupnog konteksta istovremeno (ne sekvencijalno). BERT se trenira sa zadacima maskiranog jezika i predviđanjem sledeće rečenice, što pruža dublje razumevanje konteksta.

Ukratko, BERT obično daje kvalitetnije ugradnje, bolje hvata složene zavisnosti u tekstu, dok je ELMo jednostavniji i brži, ali manje moćan.

Primer korišćenja BERT-a za dobijanje ugradnji (u Pythonu sa bibliotekom transformers):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Primer teksta za ugradnje"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # ugradnje za svaki token