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==Compléments==
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De nos jours, ELMo a surtout un intérêt historique car fut le précurseur des [[Représentation vectorielle dense et continue|représentations vectorielles de mots]] basées sur des modèles de langage. Par contre le premier modèle viable fut [[ULMFiT]] (Universal Language Model Fine-Tuning) qui fut détrôné à son tour par [[BERT]] (Bidirectional Encoder Representations for Transformers) de Google et la série [[GPT]] d'OpenAI, acronyme de ''Generative Pre-Training'', puis [[GPT-2]], et [[GPT-3]] acronymes de ''Generative Pre-Trained Transformer''.   
De nos jours, ELMo a surtout un intérêt historique car fut le précurseur des [[Représentation vectorielle dense et continue|représentations vectorielles de mots]] basées sur des modèles de langage. Par contre le premier modèle viable fut [[ULMFiT]] (Universal Language Model Fine-Tuning) qui fut détrôné à son tour par [[BERT]] (Bidirectional Encoder Representations for Transformers) de Google, puis la série [[GPT]] acronyme de ''Generative Pre-Training'' d'OpenAI, puis [[GPT-2]], et [[GPT-3]] devenus acronymes de ''Generative Pre-Trained Transformer''..   


==Français==
==Français==

Version du 27 novembre 2022 à 04:47

Définition

ELMo est l'acronyme anglais de Embeddings from Language Models, une représentation vectorielle dense de mots basée sur des caractères et résultant de l'entraînement d'un modèle de langage au moyen d'un réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire court terme (biLMCT).

Compléments

De nos jours, ELMo a surtout un intérêt historique car fut le précurseur des représentations vectorielles de mots basées sur des modèles de langage. Par contre le premier modèle viable fut ULMFiT (Universal Language Model Fine-Tuning) qui fut détrôné à son tour par BERT (Bidirectional Encoder Representations for Transformers) de Google, puis la série GPT acronyme de Generative Pre-Training d'OpenAI, puis GPT-2, et GPT-3 devenus acronymes de Generative Pre-Trained Transformer..

Français

ELMo

Anglais

ELMo

Embedding from Language Model

Source : arxiv - Deep contextualized word representations

Contributeurs: Claude Coulombe, wiki