Représentations contextuelles: ELMo & BERT

Cette séance de cours couvre l'évolution des intégrations contextuelles dans le NLP, en commençant par ELMo et en progressant vers BERT. ELMo utilise des LSTM bidirectionnels pour générer des ancrages de mots, tandis que BERT améliore cela avec la modélisation de langage masqué. La présentation comprend des explications détaillées sur les processus de formation, l'architecture et les applications des deux modèles, soulignant leur impact significatif sur les diverses tâches du PNL. L'instructeur discute également des défis et des améliorations apportés par des modèles tels que DistilBERT et ELECTRA, montrant les progrès continus dans l'apprentissage de la représentation contextuelle.