# 双方向Transformer

GLiNERは汎用的な固有表現抽出（NER）モデルで、あらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルに代わる実用的な選択肢を提供します。

GLiNERは汎用的な固有表現抽出（NER）モデルで、あらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルに代わる実用的なソリューションを提供するとともに、大規模言語モデルの高いリソース消費問題を解決します。

GLiNERは、双方向Transformerエンコーダーを使用してあらゆるエンティティタイプを認識できる汎用的な固有表現認識（NER）モデルです。

GLiNERは双方向Transformerベースの汎用固有表現認識モデルで、イタリア語に特化して最適化されています。

GLiNERは汎用的な固有表現認識（NER）モデルで、あらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルや大規模言語モデルに代わる実用的な選択肢を提供します。

GLiNERは固有表現認識（NER）モデルで、あらゆるエンティティタイプを認識でき、従来のNERモデルに代わる実用的なソリューションを提供します。

GLiNERは汎用的な固有表現抽出(NER)モデルで、双方向Transformerエンコーダーを使用してあらゆるタイプのエンティティを認識でき、従来のNERモデルの実用的な代替手段を提供します。

GLiNERは多言語固有表現認識(NER)モデルで、双方向Transformerエンコーダーを使用してあらゆるエンティティタイプを認識でき、従来のNERモデルに柔軟な代替手段を提供します。

XLM-RoBERTa-XLは2.5TBの精選されたCommonCrawlデータで事前学習された多言語モデルで、100言語をカバーしています。

マスク言語モデリングの目標で事前学習された大型英語言語モデルで、改良されたBERTの学習方法を採用しています。