GLiNER2.5-multi-Decide

Мультиязычная модель классификации на 287M параметров в семействе GLiNER2.5, на базе fastino/gliner2.5-multi-v1. Принимает произвольный набор меток во время вызова и выдаёт решение за один forward pass — без шаблона промпта и генерации токенов.

🔎 Ключевые особенности

• 🗂 Метки задаются при вызове: intent, routing, sentiment, priority, policy и multi-label теги.
• ⚡ Один вызов может оценивать несколько голов сразу; single-label возвращает строку, multi-label — все метки выше порога.
• 🌐 Мультиязычная модель; для чисто английского текста карточка рекомендует GLiNER2.5-Decide.
• 🔒 Локальный запуск через AutoExtractor: pip install "gliner2[local]".
• ❗ Это не general-purpose модель: она не рассуждает, не объясняет и не отвечает на открытые вопросы.

💻 Пример

from gliner2 import AutoExtractor

model = AutoExtractor.from_pretrained("fastino/GLiNER2.5-multi-Decide")
model.classify_text(
    "My subscription renewed on April 15 for ¥5,400 after the service was already down. Can I get that charge refunded?",
    {"intent": ["order_status", "refund_request", "cancel_subscription", "speak_to_human"]},
)

Подробнее

Бенчмарк: 56.7% exact-match на fast-decisions (17 доменов, по 300 held-out примеров).
Набор англоязычный; для английского текста карточка советует другую модель семейства.
287M параметров; требования к VRAM в карточке не указаны.
Сфера — операционные решения: поддержка, банки, маршрутизация, модерация, спам и т.п.