モデル情報

privacy-filter-nemotron

OpenMed · privacy-filter-nemotron

Fine-tuned `openai/privacy-filter` for **fine-grained PII extraction** across **55 categories** from `nvidia/Nemotron-PII`. - **Base model**: `openai/privacy-filter` — 1.4B-parameter MoE (50M active per token), BIOES token-classification head - **Task**: Token classification for PII detection (BIOES scheme) - **Training data**: Full 100K rows of `nvidia/Nemotron-PII` train split - **Held-out val**: 10K label-stratified rows from the Nemotron `test` split (every label has ≥229 entities) - **Recipe**: `opf train` (OpenAI's official fine-tuning CLI) — full fine-tune, AdamW, lr=1e-4, 5 epochs, bf16, weight decay 0.0 - **Labels**: 55 fine-grained PII categories → 221 BIOES classes (1 `O` + 55 × B/I/E/S) The base model ships with 8 coarse PII categories (`private_person`, `private_email`, etc.). This model trades that coarse vocabulary for a **5× more granular one** — `first_name`, `last_name`, `medical_record_number`, `credit_debit_card`, `ssn`, and so on — matching what downstream redaction and masking pipelines typically need.

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テキスト分析license:apache-2.0
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情報更新日時2026/11/2 19:15:29
OVERVIEW

モデル紹介

Fine-tuned `openai/privacy-filter` for **fine-grained PII extraction** across **55 categories** from `nvidia/Nemotron-PII`. - **Base model**: `openai/privacy-filter` — 1.4B-parameter MoE (50M active per token), BIOES token-classification head - **Task**: Token classification for PII detection (BIOES scheme) - **Training data**: Full 100K rows of `nvidia/Nemotron-PII` train split - **Held-out val**: 10K label-stratified rows from the Nemotron `test` split (every label has ≥229 entities) - **Recipe**: `opf train` (OpenAI's official fine-tuning CLI) — full fine-tune, AdamW, lr=1e-4, 5 epochs, bf16, weight decay 0.0 - **Labels**: 55 fine-grained PII categories → 221 BIOES classes (1 `O` + 55 × B/I/E/S) The base model ships with 8 coarse PII categories (`private_person`, `private_email`, etc.). This model trades that coarse vocabulary for a **5× more granular one** — `first_name`, `last_name`, `medical_record_number`, `credit_debit_card`, `ssn`, and so on — matching what downstream redaction and masking pipelines typically need.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。