<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>ELMo on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/elmo/</link><description>Recent content in ELMo on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Tue, 16 Jun 2026 14:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/elmo/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Generalized Language Models: ELMo, GPT и BERT</title><link>/articles/generalized-language-models-elmo-gpt-bert/</link><pubDate>Tue, 16 Jun 2026 14:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/generalized-language-models-elmo-gpt-bert/</guid><description>&lt;h1 id="generalized-language-models-как-elmo-gpt-и-bert-изменили-обработку-языка"&gt;Generalized Language Models: как ELMo, GPT и BERT изменили обработку языка&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Представьте, что вы обучили нейросеть читать всю Википедию и миллиарды страниц текста — а потом попросили её за несколько минут «дообучиться» на задаче классификации отзывов. Именно эта идея лежит в основе &lt;strong&gt;обобщённых языковых моделей&lt;/strong&gt; (Generalized Language Models). Она перевернула NLP так же радикально, как ImageNet перевернул компьютерное зрение.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В этой статье разберём, что такое обобщённые языковые модели, как работает парадигма pre-training → fine-tuning, чем отличаются три ключевых архитектуры — ELMo, GPT и BERT — и почему это знание остаётся фундаментальным даже в эпоху GPT-4 и Claude.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>