# 雙向Transformer

GLiNER 是一個通用的命名實體識別（NER）模型，能夠識別任何類型的實體，為傳統 NER 模型提供了實用的替代方案。

GLiNER是一個通用的命名實體識別（NER）模型，能夠識別任何類型的實體，為傳統NER模型提供了實用替代方案，同時解決了大型語言模型資源消耗高的問題。

GLiNER 是一個通用的命名實體識別（NER）模型，能夠通過雙向 Transformer 編碼器識別任何實體類型。

GLiNER是一個基於雙向Transformer的通用命名實體識別模型，專門針對意大利語優化。

GLiNER 是一個通用的命名實體識別（NER）模型，能夠識別任何類型的實體，為傳統 NER 模型和大型語言模型提供了實用的替代方案。

GLiNER是一種命名實體識別（NER）模型，能夠識別任何實體類型，為傳統NER模型提供了實用替代方案。

GLiNER是一個通用的命名實體識別(NER)模型，能夠通過雙向Transformer編碼器識別任何類型的實體，為傳統NER模型提供了實用替代方案。

GLiNER是一個多語言命名實體識別(NER)模型，能夠通過雙向Transformer編碼器識別任何實體類型，為傳統NER模型提供了靈活替代方案。

XLM-RoBERTa-XL是基於2.5TB經過篩選的CommonCrawl數據預訓練的多語言模型，涵蓋100種語言。

基於掩碼語言建模目標預訓練的大型英語語言模型，採用改進的BERT訓練方法