ELMo

ELMo (Efficient Language Model) adalah teknik kecerdasan buatan (AI) yang digunakan untuk memahami teks. Ini dikembangkan di Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) oleh tim peneliti yang dipimpin oleh Matthew Peters. ELMo adalah pendekatan pembelajaran mendalam berdasarkan jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) dua arah.

ELMo terinspirasi dari cara orang memproses bahasa. Ia mampu menangkap karakteristik bahasa yang bergantung pada konteks dengan menggunakan kombinasi canggih representasi tingkat karakter dan tingkat kata. Keuntungan ELMo adalah representasinya tidak bergantung pada tugas dan korpus, sehingga lebih fleksibel dan mudah digunakan.

ELMo membantu menciptakan model canggih untuk Natural Language Processing (NLP). Ini telah digunakan dalam banyak tugas, seperti menjawab pertanyaan, analisis sentimen, peringkasan teks, dan terjemahan mesin. ELMo telah mencapai hasil luar biasa ketika diintegrasikan dengan arsitektur lain, seperti BERT dan Transformer.

Efektivitas dan penerapannya menunjukkan harapan besar dan terus berkembang. ELMo telah menjadi bagian penting dari banyak sistem teratas di NLP dan diperkirakan akan terus mempengaruhi pengembangan alat pemrosesan bahasa alami.