Компания Fastino представила GLiNER2.5, новую архитектуру для извлечения информации, которая решает проблему выбора между дешевыми, но жесткими моделями и дорогими, но гибкими языковыми моделями. В GLiNER2.5 заменено перечисление диапазонов на предсказание границ, что позволяет модели определять, где начинается и заканчивается сущность, вместо оценки каждого кандидата на основе ширины.
Эта модификация устраняет ограничение на максимальную ширину сущности и позволяет обрабатывать контекст до 4,096 слов. Кроме того, модель поддерживает совместное декодирование сущностей и отношений, а также атрибуты для каждой сущности. В результате GLiNER2.5 продемонстрировала улучшение точности на 16 тестах, достигнув общего макро F1 в 56.17, что выше на 0.08 по сравнению с предыдущей версией GLiNER2.
Важность этого релиза заключается в том, что он предлагает более эффективный подход к извлечению информации, что может значительно улучшить производительность команд, работающих с большими объемами данных. GLiNER2.5 доступна на Hugging Face в трех вариантах с разным количеством параметров: 74M, 194M и 287M, что делает ее доступной для различных приложений и потребностей разработчиков.