Fastino lança GLiNER2.5: extração de entidades sem limite de tamanho e com contextos de 4.096 palavras

A Fastino lançou o GLiNER2.5, uma atualização da sua arquitetura de extração de informações que troca a enumeração de spans por predição de fronteiras. Na prática, o modelo agora marca onde uma entidade começa e termina, em vez de pontuar cada span candidato contra uma grade de larguras. A mudança elimina o limite máximo de tamanho de entidade, habilita contextos de 4.096 palavras e mantém a computação linear no comprimento da sequência.

O que mudou tecnicamente

Os modelos GLiNER anteriores localizavam entidades enumerando spans candidatos: cada posição inicial pareada com cada largura permitida, pontuadas contra o esquema. O GLiNER2.5 remove essa etapa. O encoder compartilhado processa texto e consultas em uma única passada e prevê escores de início e fim sobre as fronteiras dos tokens, mais escores internos. Um estágio esparso seleciona os inícios e fins mais promissores, e uma cabeça de reranking pontua cada candidato usando evidências de fronteira e conteúdo do span.

Cinco capacidades que se seguem

• Extração de contexto longo: helpers nativos de chunking remapeiam spans para offsets de caractere no documento original.
• Span de tamanho ilimitado: uma cláusula de indenização de quarenta palavras custa o mesmo que um nome de duas palavras para localizar.
• Extração conjunta de entidades e relações: regras estruturais montam um grafo globalmente consistente por busca em feixe.
• Classificação com restrições: regras do tipo C.implies e C.excludes ligam rótulos entre tarefas durante a decodificação.
• Atributos por span: grupos como sentimento se anexam a tipos de entidade específicos e são decodificados na mesma passada.

Modelos e benchmarks

Três checkpoints chegam no Hugging Face sob Apache 2.0: 74M, 194M e 287M parâmetros, todos executáveis em CPU, CUDA ou MPS via pip install "gliner2[local]". Em 16 benchmarks zero-shot, o checkpoint multilíngue alcança 56,17 de macro F1 contra 56,09 do GLiNER2, com ganho de 24,75 pontos no XNLI (de 37,55 para 62,30).

Para equipes jurídicas, de saúde, financeiras ou de suporte, o GLiNER2.5 oferece uma alternativa hospedável e ajustável à extração por LLM com custo por token — útil para detecção de PII, extração de cláusulas de contrato e grafos de conhecimento para memória de agentes.