LSTM典型预训练模型

### LSTM 基础与预训练模型

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，设计用于解决传统RNN中的梯度消失问题。对于基于LSTM的预训练模型，在自然语言处理领域有多种实现形式。

一些典型的基于LSTM结构的预训练模型名称列表如下：

- **ELMo (Embeddings from Language Models)**: ELMo引入了一种上下文化的方法来获取词嵌入，它利用双向LSTM进行深层语义特征提取[^1]。

- **OpenAI GPT (Generative Pre-trained Transformer)**: 尽管GPT主要采用的是Transformer解码器部分而非纯LSTM, 早期版本确实包含了类似于LSTM的行为特性。

值得注意的是，随着研究进展和技术迭代更新，许多新的预训练框架逐渐转向了更先进的架构比如Transformers系列，不过这不影响LSTM及其变体在某些特定应用场景下的有效性。

# Python代码示例：加载并使用ELMo模型
import tensorflow_hub as hub

elmo = hub.load("https://tfhub.dev/google/elmo/3")
embeddings = elmo.signatures['default'](tf.constant(["hello world"]))
print(embeddings)