在大型预训练模型（如BERT等）的框架下，也可以实现命名实体识别任务。这种框架下的命名实体识别通常包括两个主要步骤：实体边界识别和实体类型分类。

1. 实体边界识别：这个步骤的目标是确定每个实体的开始和结束位置。在这个过程中，模型会根据文本中词汇的上下文信息来确定其是否属于某个实体。
2. 实体类型分类：一旦确定了实体的边界，下一步就是确定实体的类型。同样，这个过程也依赖于模型对文本的上下文信息的理解。在训练阶段，模型会学习到从文本中区分不同类型实体（如人名、地名、组织名等）的规律和模式。

大型预训练模型在处理命名实体识别任务时具有很强的能力，可以处理各种复杂的实体类型，并且在大量的文本数据上进行训练，以获得更准确的结果。然而，尽管大型预训练模型在命名实体识别任务上表现出色，但它们也需要大量的计算资源和训练数据来训练和优化。因此，在具体的应用场景下，我们需要权衡模型的性能和计算资源的需求。