Разработчики выпустили мультиязычную модель GLiNER2.5 Multi

Команда разработчиков представила GLiNER2.5 Multi — обновленную версию модели для унифицированного извлечения информации. Система предназначена для решения задач распознавания сущностей, классификации текстов и определения связей между объектами в мультиязычной среде.

Архитектура модели базируется на предобученном энкодере mDeBERTa-v3-base. Общее количество параметров составляет 287 миллионов, что обеспечивает баланс между производительностью и требованиями к вычислительным ресурсам. Модель поддерживает интеграцию через библиотеку AutoExtractor, что упрощает внедрение в существующие пайплайны обработки данных.

В ходе внутренних тестов система продемонстрировала высокую эффективность, получив оценку 96 баллов по внутренней метрике качества всего за 3 часа обучения. Разработчики сфокусировались на универсальности инструмента, позволяя пользователям извлекать структурированные данные из неструктурированных текстов без необходимости дообучения под конкретные домены.

Релиз доступен для скачивания на платформе Hugging Face под открытой лицензией. Использование GLiNER2.5 Multi позволяет автоматизировать извлечение сущностей в проектах, где требуется поддержка нескольких языков одновременно, сокращая время на настройку специфических классификаторов для каждого из них.