モデル紹介
PII masking model for conversational data. A ~600M-parameter bidirectional Qwen3 encoder (`perplexity-ai/pplx-embed-v1-0.6b` backbone, run encoder-only via `is_causal=false`) with two heads: `predict` and `mask` wrap `model(input_ids, attention_mask)`, which returns the 37 BIOES tag logits per token and one sensitivity logit per document. The implementation is `modeling_pii_masking.py` in this repo: it builds the encoder with the standard Transformers `Qwen3Model` run bidirectionally via `config.is_causal = False` (hence `transformers>=5.2`, which passes `is_causal` through to the attention backend), applies this repo's fine-tuned weights and the two heads, and decodes spans with the constrained BIOES Viterbi included in the file. Input is truncated to `max_seq_len` (4096) tokens; chunk longer documents before calling `predict`. `model.save_pretrained(dir)` also saves the tokenizer, so the saved directory loads and predicts on its own. `model.safetensors` holds the fine-tuned backbone (bf16, `backbone.*`), both heads (fp32, `token_cls_head.*` / `sensitivity_head.*`), and the Viterbi bias scalars (`viterbi.*`). `max_seq_len` is 4096 tokens.
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。
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。
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：mit。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。