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mALBERT：一个紧凑的多语言 BERT 模型是否值得？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的预训练语言模型AlephBERTGimmel，适用于现代希伯来语，使用128K词汇表。与其他希伯来语模型进行对比分析，实验证明更大的词汇量可以提高模型性能，并在希伯来基准测试中取得了新的最佳结果。
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关键要点
- 提出了一种新的预训练语言模型AlephBERTGimmel，适用于现代希伯来语。
- 该模型使用128K的词汇表，比以前的标准希伯来语PLMs更大。
- 通过与mBERT、heBERT、AlephBERT等先前模型进行对比分析。
- 实验表明更大的词汇量可以减少分割，从而提高模型性能。
- AlephBERTGimmel在所有可用的希伯来基准测试中取得了新的最佳结果（SOTA）。
- 该模型已公开发布，供不受限制的使用。
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