GLiNER 是一个通用的命名实体识别（NER）模型，能够识别任何类型的实体，为传统 NER 模型提供了实用的替代方案。

GLiNER是一个通用的命名实体识别（NER）模型，能够识别任何类型的实体，为传统NER模型提供了实用替代方案，同时解决了大型语言模型资源消耗高的问题。

GLiNER 是一个通用的命名实体识别（NER）模型，能够通过双向 Transformer 编码器识别任何实体类型。

GLiNER是一个基于双向Transformer的通用命名实体识别模型，专门针对意大利语优化。

GLiNER 是一个通用的命名实体识别（NER）模型，能够识别任何类型的实体，为传统 NER 模型和大型语言模型提供了实用的替代方案。

GLiNER是一种命名实体识别（NER）模型，能够识别任何实体类型，为传统NER模型提供了实用替代方案。

GLiNER是一个通用的命名实体识别(NER)模型，能够通过双向Transformer编码器识别任何类型的实体，为传统NER模型提供了实用替代方案。

GLiNER是一个多语言命名实体识别(NER)模型，能够通过双向Transformer编码器识别任何实体类型，为传统NER模型提供了灵活替代方案。

XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB经过筛选的CommonCrawl数据预训练的多语言模型，涵盖100种语言。

基于掩码语言建模目标预训练的大型英语语言模型，采用改进的BERT训练方法