OpenAIは今週、Hugging Face HubでPrivacy Filterを公開しました。これは、128kコンテキスト内のテキストを1回のフォワードパスでラベル付けし、8つのカテゴリにわたる個人識別情報（PII）を検出するオープンソースモデルです。本記事では、このモデルを使用して3つのWebアプリケーションを構築し、それぞれがモデルの異なる側面を示しています。
モデルの概要
Privacy Filterは1.5Bパラメータのモデルで、アクティブパラメータは50M、ライセンスはApache 2.0です。PIIカテゴリには、個人、住所、メール、電話、URL、日付、アカウント番号、秘密が含まれます。コンテキスト長は128,000トークンで、PII-Masking-300kベンチマークで最先端の性能を達成しています。
アプリ1: ドキュメントプライバシーエクスプローラー
このアプリは、PDFやDOCXファイルをアップロードすると、検出されたPIIがカテゴリ別にハイライト表示され、サイドバーでフィルタリング、上部にサマリーダッシュボードが表示されます。Privacy Filterの128kコンテキストにより、チャンキングやステッチングが不要で、スパンオフセットがレンダリングテキストと直接一致します。gradio.Serverはカスタムリーダービューとキューイングされたエンドポイントを提供し、同時アップロードを直列化し、ZeroGPUと互換性を持たせます。
アプリ2: 画像匿名化ツール
ユーザーが画像（スクリーンショットなど）をアップロードすると、OCRでテキストを抽出し、Privacy FilterでPIIを検出、画像上に黒い矩形で覆います。キャンバス上で矩形の表示切り替え、ドラッグ、手動追加が可能で、エクスポートも行えます。gradio.Serverはモデル呼び出しを処理し、ピクセル座標を返します。すべてのインタラクションはブラウザ側で行われ、サーバーとの往復は発生しません。
アプリ3: スマートリダクトペースト
ユーザーが機密テキストを貼り付けると、2つのURLが生成されます。公開URLはPIIをプレースホルダーに置き換えた編集版を表示し、非公開URLはトークン認証により元のテキストをハイライト表示します。モデルが検出と置換を行い、gradio.ServerはFastAPIベースのカスタムルーティングを利用して、公開およびトークン制御のビューを提供します。サービス全体（ストレージを含む）は約200行のコードで実現されています。
gradio.Serverの役割
3つのアプリは同一のアーキテクチャを共有しています。モデル関連の計算は@server.apiデコレータでGradioキューに送られ、静的なページや軽量ルートは通常の@server.getや@server.postを使用します。この分離により、キューイング、ZeroGPU、クライアントSDKの一貫した体験が保証され、柔軟なフロントエンド実装が可能になります。
試してみる
読者は各アプリのプロトタイプリンクから実際に試すことができ、Privacy Filterが実際のテキストでどのように機能するかを観察できます。推奨読書として、OpenAIの公式リリースブログ、モデルカード、および関連する編集例があります。