OpenAI Privacy Filter 模型卡

OpenAI 发布 Privacy Filter 模型卡，介绍一个用于检测并脱敏非结构化文本中个人身份信息（PII）和机密信息的紧凑双向 token 分类模型。该模型由自回归预训练检查点改造为带状注意力（banded-attention）双向分类器，单次前向传播即可标注输入序列，再由受限 Viterbi 解码器在八个隐私类别上生成连贯的脱敏区间，并提供可配置的精度召回权衡点。模型总参数量 1.5B，每 token 激活参数 50M，上下文窗口 128,000 token，面向高效本地部署和领域特定微调设计。模型卡说明其定位是分层隐私工作流中的可配置数据最小化组件，而非匿名化或合规保证。