GLiNER2
문서에서 이름·날짜·조항 같은 정보를 찾아내는 소형 AI 모델로, 후보 구간을 나열해 대조하는 방식을 쓴 개체 추출 모델이다.
쉽게 말하면
GLiNER2는 문서 속에서 원하는 정보를 콕 집어내는 작은 AI 모델이다. 계약서에서 이름이나 날짜, 조항을 찾아내는 일을 정보 추출이라 부르는데, GLiNER2는 이 작업을 저렴하면서도 어느 정도 유연하게 처리하려고 만들어졌다.
GLiNER2가 정보를 찾는 방식은 긴 책에서 밑줄 칠 구간을 미리 다 잘라서 정답과 대조해보는 방식과 비슷하다. 문장의 모든 시작 위치에서 가능한 길이만큼 구간을 만들어 놓고, 그중 어떤 게 찾는 개체와 맞는지 하나하나 대조하는 것이다. 문제는 이 후보 구간의 수가 길이가 늘어날수록 폭발적으로 늘어난다는 점이었다. 그래서 보통 열두 단어 안팎에서 구간을 잘라버렸고, 마흔 단어짜리 면책 조항처럼 긴 문구는 애초에 찾을 대상에서 빠져버리는 한계가 있었다.
이 한계는 이후 나온 후속 버전에서 다른 방식으로 해결됐다. 구간을 통째로 나열하는 대신 시작 지점과 끝 지점만 짚어내는 방식으로 바뀌면서, 긴 문구도 짧은 이름과 같은 비용으로 찾아낼 수 있게 된 것이다.
기사에서 이렇게 나와요
기사는 "이전 버전인 GLiNER2는 개체를 찾을 때 후보 구간을 일일이 나열하는 방식을 썼다"고 설명하며 후속 버전과 비교하는 맥락에서 GLiNER2를 언급한다. 이름이 비슷해 헷갈리기 쉽지만, GLiNER2와 후속 버전은 구간을 찾는 방식 자체가 다른 별개의 모델이다.