Модели

ELMo

Языковая модель, позволяющая получать векторные представления слова, учитывающие его контекст

date_range

Год выпуска: 2018

assignment

Описание

Языковая модель (Embeddings from Language Model), которая позволяет извлекать контекстуализированные векторные представления слов. В отличие от Word2Vec и GloVe вектор слова зависит от контекста, в который оно помещено. Так, например, векторы слова «газ» в предложении «Газ доставляется по трубе» и в предложении «Я не люблю воду без газа», полученные ELMO, будут отличаться друг от друга, а векторы Word2vec будут идентичными. 

Примеры использования:

Основа для решения большиства задач автоматической обработки языка

Нововведения

Векторные представления учитывают контекст. ELMO стала первой в своём роде универсальной языковой моделью, которую относительно легко дообучить на конкретную задачу.

Количество параметров: 13.6M — 93.6M

Область: NLP

Share

Recent Posts

Жесткая регуляция LLM в США, ИИ полностью прочитал обугленный свиток

США усилили контроль над лидирующими ИИ моделями, ученые смогли полностью прочитать античный свиток, не разворачивая его — что произошло в…

06.07.2026

От ИИ-агентов до малых языков: куда движется NLP в 2026 году

Агенты, которые самостоятельно планируют свои действия и пользуются внешними инструментами. Модели, способные работать с миллионами токенов. Системы, которые помогают сохранять…

02.07.2026

Национальный корпус русского языка вырос в шесть раз

Теперь в него входят тексты ВКонтакте — почти 11,3 млрд слов из соцсетей

30.06.2026