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Avi Shmidman, Joshua Guedalia, Shaltiel Shmidman, Cheyn Shmuel Shmidman, Eli Handel, Moshe Koppel, "Introducing BEREL: BERT Embeddings for Rabbinic-Encoded Language", Aug 2022 [arXiv:2208.01875] > NOTE: This code will **not** work and provide bad results if you use `BertTokenizer`. Please use `AutoTokenizer` or `BertTokenizerFast`.
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State-of-the-art language model for Hebrew, released here. - Prefix Segmentation - Morphological Disabmgiuation - Lexicographical Analysis (Lemmatization) - Syntactical Parsing (Dependency-Tree) - Named-Entity Recognition A live demo of the model with instant visualization of the syntax tree can be found here.
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DictaBERT-large-char is a BERT-style language model for Hebrew, based on the BERT-Large architecture with a character level tokenizer. This model is a BERT-Large adaptation of our BERT-Base Hebrew Character model (https://huggingface.co/dicta-il/dictabert-char), released in our 2025 W-NUT paper: Avi Shmidman and Shaltiel Shmidman, "Restoring Missing Spaces in Scraped Hebrew Social Media", The 10th Workshop on Noisy and User-generated Text (W-NUT), 2025 The model is pretrained with the masked-language-modeling objective, on a character basis. For a fine-tuned version of this model which is trained to produce Hebrew diacritization (nikud), see: https://huggingface.co/dicta-il/dictabert-large-char-menaked
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Dicta-LM 3.0 is a powerful open-weight collection of LLMs, trained on extensive corpora of Hebrew and English texts. The models are available for download and for unlimited use. The models set a new SOTA for their weight-class for Hebrew, both as base models and chat models. This is the 1.7-billion-parameter instruct model, with full precision (BF16), originally initialized from Qwen3-1.7B-Base. You can view and access the full collection of base/instruct unquantized/quantized versions of `DictaLM 3.0` here.
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Dicta-LM 3.0 is a powerful open-weight collection of LLMs, trained on extensive corpora of Hebrew and English texts. The models are available for download and for unlimited use. The models set a new SOTA for their weight-class for Hebrew, both as base models and chat models. This is the 12-billion-parameter Hybrid-SSM instruct model, with full precision (BF16), originally initialized from NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base. You can view and access the full collection of base/instruct unquantized/quantized versions of `DictaLM 3.0` here.
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提供元・分類・入出力の条件を変更してください。新しいモデルを随時追加しています。
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。
入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。
必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。
