---
language:
- he
tags:
- language model
pipeline_tag: feature-extraction
---

## AlephBertGimmel
Modern Hebrew pretrained BERT model with a 128K token vocabulary.


[Checkpoint](https://github.com/Dicta-Israel-Center-for-Text-Analysis/alephbertgimmel/tree/main/alephbertgimmel-small/ckpt_29400--Max128Seq) of the alephbertgimmel-small-128 from [alephbertgimmel](https://github.com/Dicta-Israel-Center-for-Text-Analysis/alephbertgimmel)


```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM


import torch
from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("imvladikon/alephbertgimmel-small-128")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("imvladikon/alephbertgimmel-small-128")

text = "{} היא מטרופולין המהווה את מרכז הכלכלה"

input = tokenizer.encode(text.format("[MASK]"), return_tensors="pt")
mask_token_index = torch.where(input == tokenizer.mask_token_id)[1]

token_logits = model(input).logits
mask_token_logits = token_logits[0, mask_token_index, :]
top_5_tokens = torch.topk(mask_token_logits, 5, dim=1).indices[0].tolist()

for token in top_5_tokens:
    print(text.format(tokenizer.decode([token])))

# ישראל היא מטרופולין המהווה את מרכז הכלכלה
# ירושלים היא מטרופולין המהווה את מרכז הכלכלה
# חיפה היא מטרופולין המהווה את מרכז הכלכלה
# אילת היא מטרופולין המהווה את מרכז הכלכלה
# אשדוד היא מטרופולין המהווה את מרכז הכלכלה
```

```python 
def ppl_naive(text, model, tokenizer):
    input = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")
    loss = model(input, labels=input)[0]
    return torch.exp(loss).item()

text = """{} היא עיר הבירה של מדינת ישראל, והעיר הגדולה ביותר בישראל בגודל האוכלוסייה"""

for word in ["חיפה", "ירושלים", "תל אביב"]:
  print(ppl_naive(text.format(word), model, tokenizer))

# 9.825098991394043
# 10.594215393066406
# 9.536449432373047

# I'd expect that for "ירושלים" should be the smallest value, but...

@torch.inference_mode()
def ppl_pseudo(text, model, tokenizer, ignore_idx=-100):
    input = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
    mask = torch.ones(input.size(-1) - 1).diag(1)[:-2]
    repeat_input = input.repeat(input.size(-1) - 2, 1)
    input = repeat_input.masked_fill(mask == 1, tokenizer.mask_token_id)
    labels = repeat_input.masked_fill(input != tokenizer.mask_token_id, ignore_idx)
    loss = model(input, labels=labels)[0]
    return torch.exp(loss).item()


for word in ["חיפה", "ירושלים", "תל אביב"]:
    print(ppl_pseudo(text.format(word), model, tokenizer))
# 4.346900939941406
# 3.292382001876831
# 2.732590913772583
```

When using AlephBertGimmel, please reference:

```bibtex

@misc{guetta2022large,
      title={Large Pre-Trained Models with Extra-Large Vocabularies: A Contrastive Analysis of Hebrew BERT Models and a New One to Outperform Them All}, 
      author={Eylon Guetta and Avi Shmidman and Shaltiel Shmidman and Cheyn Shmuel Shmidman and Joshua Guedalia and Moshe Koppel and Dan Bareket and Amit Seker and Reut Tsarfaty},
      year={2022},
      eprint={2211.15199},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

```