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==Définition==
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ELMo est l'acronyme anglais de <i>Embeddings from Language Models</i>, [[Représentation vectorielle dense et continue|une représentation vectorielle dense de mots]] basée sur des caractères et résultant de l'entraînement d'un [[Modèle de langage|modèle de langage]] au moyen d'un [[Réseau récurrent bidirectionnel à longue mémoire court terme|réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire court terme]] (biLMCT).
ELMo est l'acronyme anglais de ''Embeddings from Language Models'', [[Représentation vectorielle dense et continue|une représentation vectorielle dense de mots]] basée sur des caractères et résultant de l'entraînement d'un [[Modèle de langage|modèle de langage]] au moyen d'un [[Réseau récurrent bidirectionnel à longue mémoire court terme|réseau de neurones récurrent bidirectionnel à longue mémoire court terme]] (biLMCT).
   
   
==Compléments==
==Compléments==
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 [[GPT]] (Generative Pretraining Transformer).   
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]] acronyme de ''Generative Pre-Training'', puis [[GPT-2]], et [[GPT-3]] d'OpenAI acronymes de ''Generative Pre-Trained Transformer''.   


==Français==
==Français==

Version du 27 novembre 2022 à 05:41

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

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 et la série GPT acronyme de Generative Pre-Training, puis GPT-2, et GPT-3 d'OpenAI acronymes de Generative Pre-Trained Transformer.

Français

ELMo

Anglais

ELMo

Embedding from Language Model

Source : arxiv - Deep contextualized word representations



Contributeurs: Claude Coulombe, wiki