بيرتش هو نموذج مُدرّب مسبقًا وعالي الأداء في مجال البيوأكستيك. تم تدريبه بطريقة مراقبة، مما يوفر تقييمات تصنيف جاهزة لآلاف الأنواع التي تصدر أصواتًا، بالإضافة إلى تمثيلات قوية تُستخدم في التعلم المن転 (transfer learning). في الإصدار الجديد، بيرتش 2.0، نوسع نطاق التدريب من الاعتماد الحصري على الأنواع الطيورية إلى مجموعة بيانات واسعة تشمل عدة أصناف حيوية (متعددة الأصناف). تم تدريب النموذج باستخدام تقنية الاستخلاص الذاتي (self-distillation) مع استخدام فئة تصنيف تعتمد على تعلم النماذج (prototype-learning)، بالإضافة إلى معيار تدريب جديد يُعرف بـ "توقع المصدر" (source-prediction). وحقق بيرتش 2.0 أداءً متميزًا على معايير بيروسيت (BirdSet) وبيانس (BEANS). كما تفوق على النماذج المتخصصة في البيئة البحرية في مهام التعلم المن転 في البيئة البحرية، رغم امتلاكه لبيانات تدريب بحرية شبه معدومة. ونقدّم تفسيرات محتملة تُبيّن سبب كون تصنيف الأنواع بدقة عالية مُهمّة جدًا كمهمة تدريب مسبق في مجال البيوأكستيك.