आधिकारिक सूचना के अनुसार, OpenAI ने ओपन सोर्स वेट मॉडल Privacy Filter जारी किया है, जो पाठ में व्यक्तिगत पहचान जानकारी (PII) का पता लगाने और छिपाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह मॉडल स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है और एकल फॉरवर्ड प्रोसेसिंग में लंबे पाठ की पहचान और डी-सेंसिटाइजेशन कर सकता है, जिसकी अधिकतम समर्थित संदर्भ लंबाई 128,000 टोकन है। Privacy Filter का पैरामीटर साइज 15 अरब है और सक्रिय पैरामीटर 50 मिलियन हैं, जो निजी नाम, पता, ईमेल, फ़ोन नंबर, वेबसाइट, तारीख, खाता संख्या और पासवर्ड, API कुंजी जैसी संवेदनशील जानकारी की पहचान कर सकता है। OpenAI के अनुसार, इस मॉडल को Hugging Face और GitHub पर Apache 2.0 लाइसेंस के तहत प्रकाशित किया गया है, जिसे प्राइवेसी संरक्षण प्रक्रियाओं जैसे प्रशिक्षण, सूचीकरण, लॉगिंग और समीक्षा के लिए उपयोग किया जा सकता है।
OpenAI ने PII पता लगाने और छिपाने के लिए ओपन-सोर्स प्राइवेसी फिल्टर मॉडल जारी किया
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सारांश
OpenAI ने पाठ में व्यक्तिगत पहचान जानकारी (PII) का पता लगाने और उसे छिपाने के लिए एक ओपन-सोर्स प्राइवेसी फिल्टर मॉडल लॉन्च किया है। यह मॉडल स्थानीय डिप्लॉयमेंट को सपोर्ट करता है और 128,000 टोकन तक के पाठ को हैंडल कर सकता है। 1.5 बिलियन पैरामीटर के साथ, यह नाम, पते और API कुंजियों जैसी संवेदनशील डेटा की पहचान करता है। यह Hugging Face और GitHub पर Apache 2.0 के तहत उपलब्ध है और ट्रेनिंग और ऑडिटिंग जैसे प्राइवेसी वर्कफ्लो के लिए उपयुक्त है। जैसे-जैसे प्राइवेसी टूल्स में खुली रुचि बढ़ रही है, AI स्पेस में फियर एंड ग्रीड सूचकांक में महसूस किए जा रहे भावनात्मक परिवर्तन दिखाई दे रहे हैं।
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