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 <a href="https://github.com/alohachen/Hide-and-Seek" target="_blank">Github Repo</a> / <a href="https://arxiv.org/abs/2309.03057" target="_blank">arXiv Preprint</a> / <a href="https://xlab.tencent.com/cn/2023/12/05/hide_and_seek/" target="_blank">技术博客</a> 
 
 ## 介绍
-Hide-and-Seek是一个由腾讯安全玄武实验室开发的隐私保护模型。该模型的隐私保护流程由hide与seek两个子任务组成，其中hide负责将用户输入中的敏感实体词替换为其他随机实体（隐私信息匿名化），seek负责将输出中被替换掉的部分还原以对应原文本（信息还原）。此仓库是我们的社区开源中文版模型，模型以[bloom-1.1b](https://huggingface.co/bigscience/bloom-1b1)为底模，经过词表裁剪和微调后得到。更多细节请参考我们的[技术博客](https://xlab.tencent.com/cn/2023/12/05/hide_and_seek/)。
+Hide-and-Seek是一个由腾讯安全玄武实验室开发的隐私保护模型。该模型的隐私保护流程由**hide**与**seek**两个子任务组成，其中**hide**负责将用户输入中的敏感实体词替换为其他随机实体（隐私信息匿名化），**seek**负责将输出中被替换掉的部分还原以对应原文本（信息还原）。此仓库是我们的社区开源中文版模型，模型以[bloom-1.1b](https://huggingface.co/bigscience/bloom-1b1)为底模，经过词表裁剪和微调后得到。更多细节请参考我们的[**技术博客**](https://xlab.tencent.com/cn/2023/12/05/hide_and_seek/)。
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+我们已成功将该模型在手机和笔记本上进行了部署实验。经测试，仅使用CPU的情况下，MacBook M2笔记本的推理速度为 **180-200 tokens/s**，MacBook M1笔记本的推理速度 **110-130 tokens/s**，Pixel 8 Pro手机的推理速度为**20-30 tokens/s**。目前原生支持的NLP任务类型有：**润色**，**摘要**，**翻译**，**阅读理解**和**文本分类**，并且支持Zero Shot的**自定义扩展任务**。
 
 以下是我们模型的演示视频：