GLiNER2 用 schema 条件化编码器重做 NER，引 LLM 对比讨论

SGmoze · reddit · 2026-09-21

Reddit 讨论围绕 GLiNER2 展开——一个 schema 条件化的编码器模型家族，支持命名实体识别、文本分类、结构化数据抽取、关系抽取和 span 属性标注。

发帖人指出这本质上是在用 LLM 时代的 schema 结构化思路重新解决过去的 NLP 任务问题，并分享自己曾用 GLiNER2 做日志抽取与分类的实践：它能一次支持多种 NLP 问题。他认为相比针对单一任务微调的旧模型，LLM 知识面更广，但 GLiNER 这类编码器架构路线在实际任务上可能更合适。