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OpenAI Privacy Filter

OpenAI 开源的本地化 PII 检测与脱敏模型，支持 128K 长文本与浏览器端运行

OpenAI Privacy Filter 是 OpenAI 于 2026 年 4 月 17 日开源的双向 Token 分类模型，专注于文本中个人可识别信息（PII）的检测与脱敏，属于 NLP 安全/隐私合规技术体系。其核心定位是为企业级数据清洗流水线提供一个可本地部署、高速、上下文感知且可调优的 PII 检测模型。模型采用自回归预训练加双向分类微调的方式，总参数量 1.5B，但通过稀疏 MoE 架构，每个 Token 仅激活 50M 参数，可在浏览器和笔记本上运行。模型支持 128,000 tokens 的上下文窗口，使用带状注意力将计算复杂度从 O(n²) 降至 O(n×w)。它可检测账号、私人地址、私人邮箱、人名、电话号码、私人 URL、私人日期等 8 类 PII，并通过约束 Viterbi 解码保证标签序列连贯。模型采用 Apache 2.0 许可证，支持 PyTorch、ONNX、Transformers.js 等多种部署格式。