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라벨을 문장처럼 읽는 작은 추출기 — GLiNER2 해부: 개체명 인식 30년, 스팬 격자에서 경계 쌍까지, 그리고 한국어 실측

‘이 글에서 사람·회사·금액을 뽑아 표로 만들어 줘’는 2026년에도 가장 흔한 AI 일입니다. GLiNER2는 이 일을 2억 개 남짓한 파라미터의 인코더 하나로, CPU에서, 라벨을 글자로 적어 넣기만 하면 해냅니다. 1995년 MUC-6에서 ‘개체명’이라는 말이 생긴 때부터 고정 라벨의 시대, LLM 증류, 2023년 GLiNER의 ‘라벨도 입력이다’라는 발상을 거쳐 2025년 GLiNER2의 스키마 한 줄, 2026년 GLiNER2.5의 경계 쌍 구조까지 따라갑니다. 저장소 코드를 열어 입력 직렬화, 스팬 격자와 개수 헤드, 경계 인코더·후보 풀·재정렬·기권 헤드, 레코드 헤드를 하나씩 해부했습니다. 코어닷투데이는 공개 모델 두 개를 한국어 KLUE 개체명 300문장에 제로샷으로 돌렸습니다. 공백 기준 그대로는 조사가 붙어 엄격 F1이 34.9였고, 뽑은 뒤 끝의 조사만 잘라 내자 62.5로 올라 로컬 Qwen3.5 9B(61.0)와 비겼습니다. 속도는 CPU만으로 15배 빨랐습니다. 폭 8의 벽에 막힌 12단어 법률명은 경계 구조만 찾았고, 신형이 한국어에서 구형을 앞서지는 못했습니다.