ELMo ning embedlari BERT dan qanday farq qiladi?

ELMo va BERT so'zlarning kontekstual embeddings olish uchun mo'ljallangan modellardir, ammo ular arxitekturasi va o'qitish usuli bilan farq qiladi.

• ELMo ikki yo'nalishli LSTM asosida qurilgan. U so'zning chap va o'ng kontekstini hisobga olgan holda embeddings hosil qiladi, lekin buni ketma-ket amalga oshiradi. ELMo embeddings - bu LSTM ning yashirin holatlarining vaznli yig'indisi bo'lib, turli abstraktsiya darajalarini hisobga olish imkonini beradi.

• BERT esa diqqat mexanizmi bilan transformatorlardan foydalanadi, bu esa butun kontekstni samarali tarzda bir vaqtning o'zida (ketma-ket bo'lmagan) hisobga olish imkonini beradi. BERT maskalash til vazifalari va keyingi gapni bashorat qilish bilan o'qitiladi, bu esa kontekstni chuqurroq tushunishga yordam beradi.

Xulosa qilib aytganda, BERT odatda yuqori sifatli embeddings beradi, murakkab bog'liqliklarni yaxshiroq ushlaydi, ELMo esa oddiy va tez, ammo kamroq kuchli.

BERT yordamida embeddings olish uchun misol (Python va transformers kutubxonasi bilan):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

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

text = "Embedding uchun misol matn"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # har bir token uchun embeddings