सिंगापुर नेशनल यूनिवर्सिटी के NExT++ प्रयोगशाला ने तिंहुआ विश्वविद्यालय के लियू झी युआन टीम के साथ मिलकर एक मल्टी-मॉडल बड़े मॉडल का निर्माण किया है, जिसमें डिटेक्शन सेगमेंटेशन मॉड्यूल शामिल है, जिससे कटाई करना और भी आसान हो गया है। प्राकृतिक भाषा में आवश्यकताओं का वर्णन करके, मॉडल तेजी से उन वस्तुओं को चिह्नित कर सकता है जिन्हें खोजा जा रहा है, और पाठ्य व्याख्या प्रदान करता है। इस मॉडल ने कई कार्य डेटा सेट पर उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है, जिसमें संदर्भ विभाजन और REC कार्यों की क्षमता अच्छी है। इसके अतिरिक्त, इस मॉडल ने एम्बेडिंग-आधारित स्थिति मॉडलिंग विधि को भी शामिल किया है, जो बेहतर स्थिति मॉडलिंग क्षमता प्रदान करता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया के अनुकूलन के माध्यम से, यह मॉडल लेबल की कमी वाले विभाजन कार्यों पर भी अच्छे प्रदर्शन हासिल कर सकता है।