OpenAI Privacy Filter는 비정형 텍스트에서 개인식별정보(PII)와 비밀정보를 탐지·수정하는 소형 양방향 토큰 분류 모델이다. 자기회귀 방식으로 사전학습된 체크포인트를 밴디드 어텐션 기반 양방향 분류기로 변환해 한 번의 순전파로 입력 시퀀스에 라벨을 부여한다. 제약된 비터비(Viterbi) 디코더가 8개 프라이버시 범주에 걸쳐 일관된 스팬을 생성하며, 정밀도-재현율 트레이드오프를 조정할 수 있는 설정 가능한 작동점을 제공한다. 총 파라미터 15억 개, 토큰당 활성 파라미터 5000만 개, 컨텍스트 윈도우 12만8000토큰 규모로 로컬 배포와 도메인별 미세조정에 적합하게 설계됐다. 다만 익명화나 컴플라이언스를 보장하는 도구가 아니라, 계층화된 프라이버시 워크플로우 내의 설정 가능한 데이터 최소화 구성요소로 명시된다.

• •OpenAI Privacy Filter: PII·비밀정보 탐지·수정용 소형 양방향 토큰 분류 모델
• •자기회귀 체크포인트를 밴디드 어텐션 양방향 분류기로 변환, 단일 순전파로 처리
• •총 파라미터 15억, 토큰당 활성 파라미터 5000만, 컨텍스트 윈도우 12만8000토큰
• •8개 프라이버시 범주에 걸쳐 정밀도-재현율 트레이드오프 조정 가능
• •익명화·컴플라이언스 보장 도구가 아닌 데이터 최소화 구성요소로 명시