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GLiNER est une famille open source de petits modèles de langage pour une extraction d’informations efficace.

GLiNER2.5

GLiNER2.5 remplace l’énumération de spans par une architecture de prédiction de frontières. Il prend en charge les spans de toute longueur dans le contexte du modèle, l’extraction sur contexte long, l’extraction conjointe d’entités et de relations, la classification contrainte ainsi que les attributs de span. Il reste léger et peut fonctionner sans GPU.
  • Longueur de span illimitée : extrayez des adresses complètes, des références juridiques et d’autres entités longues sans avoir à configurer une largeur maximale de span.
  • Classification contrainte : déclarez des règles entre différentes tâches de classification pour éviter les combinaisons d’étiquettes contradictoires.
  • Attributs de span : classifiez les spans extraits selon des attributs tels que le sentiment, la gravité ou la négation, dans une même passe avant.
  • Extraction sur contexte long : traitez des contrats, des rapports et des transcriptions avec un contexte de 4 096 mots, et découpez les documents plus longs tout en préservant les offsets.
  • Extraction d’informations conjointe : extrayez entités et relations sous forme d’un unique graphe contraint par un schéma, pour les bases de connaissances et la mémoire d’agents.

Comparer les générations de GLiNER

GLiNER2.5 est le point de départ recommandé pour les nouveaux projets d’extraction. Utilisez GLiNER2 pour les intégrations existantes basées sur un schéma, et le GLiNER d’origine pour les checkpoints NER à vocabulaire ouvert construits sur le package de première génération.

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