Разбор текста

GLiNER

Находит в тексте нужные сущности без обучения: просто перечисляете, что искать (имя, сумма, дата). GLiNER2 заодно классифицирует текст. Многоязычные версии понимают русский.

Разработчик
Урчаде Заратиана и Fastino AI, Франция / США
Первый выпуск
фев 2024
Последний выпуск
авг 2026
Размеры
около 50M – 500M
Лицензия
Можно в коммерциюApache 2.0
Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

  • Извлечение имён, сумм и дат из писем и договоров
  • Разбор заявок на поля CRM
  • Классификация обращений по темам

Где применяется

Юридические отделыБухгалтерия и документооборотПродажи и CRM

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
нет версий
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версий

Версии

  1. GLiNER2.5 small, base, multi
  2. GLiNER2 multi
  3. GLiNER2
  4. GLiNER v2.1 (в том числе multi)
  5. GLiNER base и multi

Как внедряю у заказчика

  1. ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
  2. УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
  3. ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
  4. ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.

Похожие модели

Модерация и безопасностьGLiNER-PIIСообщество GLiNER (Fastino, Knowledgator, NVIDIA и др.) · СШАМожно в коммерцию

Маленькие модели на основе GLiNER для поиска персональных данных: паспортов, телефонов, счетов, адресов. Типы данных задаются словами. Русский официально не заявлен.

ПодробнееРазбор текстаDeBERTa-v3 и mDeBERTa-v3Microsoft · СШАМожно в коммерцию

Проверенный временем энкодер, на котором построено множество классификаторов и NER-моделей (в том числе GLiNER). Многоязычная mDeBERTa-v3 понимает русский.

ПодробнееРазбор текстаruBERT, ruRoBERTa, ruELECTRA (ai-forever)SberDevices (ai-forever) · РоссияМожно в коммерцию

Русскоязычные энкодеры Сбера, обученные на больших русских корпусах. Основа для классификаторов, NER и поиска по смыслу на русском.

Подробнее