三层双向LSTM语言模型 Peters et al.，Deep contextualized
word representations
在EMLo中，他们使用的是一个双向的LSTM语言模型，由一个前向和一个后向语言模型构成，目标函数就是取这两个方向语言模型的最大似然。
词向量拥有了Context 信息
在预训练好这个语言模型之后，ELMo就是根据下面的公式来用作词表示，其实就是把这个双向语言模型的每一中间层进行一个求和。最简单的也可以使用最高层的表示来作为ELMo。
然后在进行有监督的NLP任务时，可以将ELMo直接当做特征拼接到具体任务模型的词向量输入或者是模型的最高层表示上。总结一下，不像传统的词向量，每一个词只对应一个词向量，ELMo利用预训练好的双向语言模型，然后根据具体输入从该语言模型中可以得到上下文依赖的当前词表示（对于不同上下文的同一个词的表示是不一样的），再当成特征加入到具体的NLP有监督模型里。
实验这里我们简单看一下主要的实验，具体实验还需阅读论文。首先是整个模型效果的实验。他们在6个NLP任务上进行了实验，首先根据目前每个任务搭建了不同的模型作为baseline，然后加入ELMo，可以看到加入ELMo后6个任务都有所提升，平均大约能够提升2个多百分点，并且最后的结果都超过了之前的先进结果（SOTA）。
在下面的分析实验中，我们可以看到使用所有层的效果要比只使用最后一层作为ELMo的效果要好。在输入还是输出上面加EMLo效果好的问题上，并没有定论，不同的任务可能效果不一样。
《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》。这篇论文把预训练语言表示方法分为了基于特征的方法（代表ELMo）和基于微调的方法（代表OpenAI GPT）。而目前这两种方法在预训练时都是使用单向的语言模型来学习语言表示。
这篇论文中，作者们证明了使用双向的预训练效果更好。其实这篇论文方法的整体框架和GPT类似，是进一步的发展。具体的，他们BERT是使用Transformer的编码器来作为语言模型，在语言模型预训练的时候，提出了两个新的目标任务（即遮挡语言模型MLM和预测下一个句子的任务），最后在11个NLP任务上取得了SOTA。
在语言模型上，BERT使用的是Transformer编码器，并且设计了一个小一点Base结构和一个更大的Large网络结构。
对比一下两种语言模型结构，BERT使用的是Transformer编码器，由于self-attention机制，所以模型上下层直接全部互相连接的。而而ELMo使用的是双向LSTM，虽然是双向的，但是也只是在两个单向的LSTM的最高层进行简单的拼接。所以作者们任务只有BERT是真正在模型所有层中是双向的。