GLiNER v2.1不同规模模型推理性能异常问题问询

• 数据集适配性问题：CoNLL-2002和WikiANN这类数据集的任务复杂度相对有限，大模型的参数规模优势无法充分发挥，甚至可能因训练时接触的复杂任务过多，在简单NER任务上出现“过度拟合”或“过度思考”的情况，反而不如小模型精准。
• 训练数据针对性差异：不同规模的GLiNER模型训练数据的分布可能存在细微区别，小/中型模型的训练数据可能更贴合这两个测试集的任务场景，而大模型训练数据覆盖更广，但对这类特定NER任务的针对性不足。
• 推理管道适配不足：你使用的同一推理管道可能未针对大模型做适配优化，比如文本截断策略、batch size设置或后处理逻辑，大模型的输出可能因管道限制无法有效发挥优势，反而不如小模型在现有管道下的输出稳定。
• 泛化与正则化失衡：大模型参数数量多，若训练阶段的正则化措施不到位，容易在测试集上出现过拟合；而小模型参数少，天然泛化能力可能更适配这类规模有限的测试数据集。
• 版本迭代的局部问题：GLiNER v2.1的不同规模模型可能是独立迭代优化的，大模型版本可能存在未被发现的训练bug或陷入局部最优，导致在这两个数据集上的表现不如小版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manish