API LLM không kiểm duyệt – Uncensored Model Hub

Q: Các mô hình không kiểm duyệt có kém thông minh hơn các mô hình có kiểm soát không?

Không, các mô hình không kiểm duyệt có cùng trí tuệ nền tảng và dữ liệu huấn luyện. Sự khác biệt duy nhất là chúng ít từ chối prompt của bạn hơn dựa trên các chính sách nội dung. Chúng vẫn giữ nguyên tất cả khả năng suy luận, lập trình và sáng tạo.

Q: Tôi có cần GPU để sử dụng mô hình không kiểm duyệt qua API không?

Không, đó là lợi thế chính của việc sử dụng API. Nhà cung cấp chạy mô hình trên máy chủ của họ, và bạn chỉ cần gửi yêu cầu và nhận phản hồi. Điều này cho phép bạn truy cập các mô hình mạnh mẽ mà không cần đầu tư vào phần cứng đắt tiền.

Điểm chính

Các mô hình không kiểm duyệt ưu tiên độ trung thực của đầu ra thô hơn là các từ chối an toàn, khiến chúng lý tưởng cho các trường hợp sử dụng sáng tạo và chuyên biệt.
Abliteration loại bỏ khả năng nói 'không' của mô hình, trong khi tinh chỉnh truyền thống điều chỉnh hành vi mà không loại bỏ các khả năng cốt lõi.
Các API được lưu trữ cung cấp một lựa chọn thực tế thay cho việc triển khai cục bộ, cung cấp quyền truy cập vào các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh lớn mà không có ràng buộc về phần cứng.
Giá dựa trên token minh bạch đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho tài nguyên tính toán bạn thực sự sử dụng, không có phí đăng ký ẩn.

Không kiểm duyệt có nghĩa là gì?

Khi chúng ta nói về một mô hình AI không kiểm duyệt, chúng ta đang đề cập đến một mô hình ngôn ngữ không áp dụng các bộ lọc nội dung cứng nhắc vào các phản hồi của nó. Hầu hết các mô hình thương mại, như những mô hình từ các công ty công nghệ lớn, được huấn luyện với Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) để từ chối một số chủ đề, giọng điệu hoặc phong cách được coi là 'không an toàn' hoặc 'lạc đề'. Một biến thể không kiểm duyệt loại bỏ các ràng buộc này, cho phép mô hình tạo nội dung về bất kỳ chủ đề nào, bao gồm chủ đề người lớn, tranh cãi chính trị hoặc ý tưởng sáng tạo chuyên biệt, mà không kích hoạt sự từ chối.

Điều này không có nghĩa là mô hình 'ngu' hoặc 'hỏng'. Nó vẫn hiểu ngôn ngữ, logic và ngữ cảnh tốt như các đối tác có bộ lọc của nó. Sự khác biệt nằm ở sự sẵn sàng tham gia vào prompt chính xác như đã cho. Đối với các nhà phát triển xây dựng công cụ sáng tạo, bot đóng vai trò hoặc đường ống trích xuất dữ liệu, việc thiếu từ chối này thường có giá trị hơn độ chính xác về mặt thực tế hoàn hảo.

Tuy nhiên, 'không kiểm duyệt' không ngụ ý 'không luật pháp'. Hầu hết các dịch vụ được lưu trữ vẫn thực hiện các ranh giới pháp lý cơ bản, chẳng hạn như chặn nội dung tình dục liên quan đến trẻ vị thành niên. Ngoài ra, mô hình tự do khám phá toàn bộ phổ ngôn ngữ và trí tưởng tượng của con người mà không có nhóm an toàn của công ty quy định những gì được chấp nhận.

Hàng rào bảo vệ so với Abliteration

Có hai phương pháp kỹ thuật chính để đạt được trải nghiệm llm không kiểm duyệt: guardrails và abliteration. Guardrails liên quan đến việc thêm một lớp kiểm duyệt bên ngoài hoặc tinh chỉnh mô hình để lịch sự và tuân thủ hơn. Ngược lại, abliteration là một kỹ thuật mạnh mẽ hơn, sử dụng các bộ dữ liệu cụ thể để loại bỏ hoàn toàn hành vi 'từ chối' của mô hình.

Trong quá trình abliteration, mô hình được huấn luyện trên các ví dụ nơi nó trả lời trực tiếp các câu hỏi gây tranh cãi, thay vì đưa ra phản hồi tiêu chuẩn 'Tôi không thể làm điều đó'. Quá trình này loại bỏ xu hướng tự kiểm duyệt đã học được. Kết quả là một mô hình cảm giác 'người' hơn và ít giống trợ lý công ty hơn, vì nó không mặc định lịch sự hoặc thận trọng khi thảo luận về các chủ đề nhạy cảm.

Đối với người dùng nâng cao, các mô hình abliterated cung cấp đầu ra sạch hơn. Bạn không phải phân tích các lời xin lỗi hoặc giải thích về lý do tại sao mô hình từ chối một yêu cầu đơn giản. Điều này làm cho chúng đặc biệt hữu ích cho các đường ống tự động nơi mọi token đều quan trọng và các từ chối bất ngờ có thể làm gián đoạn quy trình làm việc.

Tại sao chọn Mô hình Không kiểm duyệt?

Các nhà phát triển và người sáng tạo chọn các mô hình AI không kiểm duyệt vì nhiều lý do thực tế. Thứ nhất, sự nhất quán. Nếu bạn đang xây dựng bot đóng vai hoặc trợ lý viết sáng tạo, bạn muốn mô hình duy trì nhân vật, ngay cả khi nhân vật đó thô lỗ, bi quan hoặc rõ ràng. Các mô hình có hàng rào bảo vệ thường phá vỡ nhân vật để nhắc nhở bạn rằng chúng là 'trợ lý hữu ích'.

Thứ hai, độ trung thực dữ liệu. Trong nghiên cứu bảo mật hoặc huấn luyện kiểm duyệt nội dung, bạn cần các mô hình có thể phản ánh chính xác các thiên vị và giọng điệu của dữ liệu thực tế mà không làm mịn chúng. Các mô hình không kiểm duyệt bảo toàn kết cấu thô của ngôn ngữ, điều này rất quan trọng để huấn luyện các hệ thống AI khác hoặc phân tích hành vi con người.

Thứ ba, chi phí và kiểm soát. Bằng cách loại bỏ nhu cầu về các lớp kiểm duyệt phức tạp, bạn đơn giản hóa kiến trúc của mình. Bạn nhận được đầu ra văn bản thô mà bạn có thể xử lý hậu kỳ bằng các bộ lọc của riêng mình nếu cần. Điều này cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn trải nghiệm người dùng, thay vì dựa vào định nghĩa về 'an toàn' của bên thứ ba.

Hiệu suất và Cửa sổ ngữ cảnh

Một hiểu lầm phổ biến là việc loại bỏ hàng rào bảo vệ làm giảm trí tuệ của mô hình. Điều này không đúng. Kiến trúc nền tảng và dữ liệu huấn luyện vẫn giống nhau. Sự thay đổi duy nhất là sự sẵn sàng trả lời của mô hình. Do đó, một mô hình không kiểm duyệt giữ toàn bộ khả năng suy luận, kỹ năng lập trình và tiềm năng sáng tạo của nó.

Tuy nhiên, hiệu suất phụ thuộc rất nhiều vào cửa sổ ngữ cảnh. Một cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn cho phép mô hình nhớ nhiều hơn của cuộc trò chuyện, điều này rất quan trọng cho việc viết dài hoặc các nhiệm vụ phức tạp. Khi đánh giá một llm không kiểm duyệt, hãy tìm các mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lớn, chẳng hạn như 100k token trở lên. Điều này đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý các tài liệu đáng kể hoặc các cuộc hội thoại dài mà không quên các chi tiết trước đó.

Ngoài ra, hãy xem xét tốc độ suy luận. Vì các mô hình không kiểm duyệt thường chạy trên phần cứng chuyên dụng hoặc máy chủ được tối ưu hóa, độ trễ có thể thay đổi. Đối với các ứng dụng thời gian thực, hãy chọn một API được lưu trữ có độ trễ thấp, thay vì cố gắng chạy một mô hình lớn cục bộ trên phần cứng người tiêu dùng.

Cách sử dụng các mô hình không kiểm duyệt

Sử dụng một mô hình không kiểm duyệt rất đơn giản nếu bạn đã biết cách sử dụng các API LLM tiêu chuẩn. Quy trình liên quan đến việc gửi một prompt đến endpoint của mô hình và nhận văn bản được tạo. Sự khác biệt chính là bạn sẽ không gặp phải các lỗi từ chối tương tự như bạn có thể gặp phải với các mô hình thương mại.

Bạn có thể tích hợp các mô hình không kiểm duyệt vào các ứng dụng của mình bằng các thư viện tiêu chuẩn. Hầu hết các API hỗ trợ phản hồi truyền phát (streaming), điều này rất quan trọng cho trải nghiệm người dùng thời gian thực. Bạn cũng có thể sử dụng gọi hàm nếu mô hình hỗ trợ nó, cho phép bạn tích hợp các chức năng hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredmodelhub.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Khi gửi yêu cầu, hãy đảm bảo bạn đang sử dụng định danh mô hình chính xác. Đối với các mô hình không kiểm duyệt, đây thường là một tên đơn giản như 'uncensored' hoặc 'abliterated'. Hãy kiểm tra tài liệu API để biết endpoint và các tham số cụ thể được yêu cầu. Bạn cũng có thể cần điều chỉnh cài đặt nhiệt độ và top_p để kiểm soát sự sáng tạo và ngẫu nhiên của đầu ra.

API so với Triển khai Cục bộ

Chạy một mô hình cục bộ cho bạn quyền riêng tư và kiểm soát hoàn toàn, nhưng nó yêu cầu phần cứng đáng kể. Bạn cần một GPU mạnh mẽ với đủ VRAM để tải trọng lượng mô hình. Đối với các mô hình lớn, điều này có thể có nghĩa là đầu tư vào phần cứng đắt tiền hoặc thuê GPU đám mây. Lưu trữ API, mặt khác, trừu tượng hóa sự phức tạp về phần cứng.

Với một API được lưu trữ, bạn trả tiền cho những gì bạn sử dụng. Điều này thường hiệu quả về chi phí hơn cho các khối lượng công việc biến động. Nếu bạn chỉ cần mô hình trong vài giờ một ngày, thuê thời gian GPU có thể đắt hơn là trả tiền theo token. Tuy nhiên, nếu bạn chạy khối lượng cao 24/7, việc triển khai cục bộ có thể rẻ hơn trong dài hạn.

curl https://api.uncensoredmodelhub.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Một lợi ích khác của API là khả năng tương thích. Hầu hết các mô hình không kiểm duyệt được lưu trữ tuân theo tiêu chuẩn API OpenAI, có nghĩa là bạn có thể sử dụng cùng mã mà bạn sẽ sử dụng cho GPT-4. Điều này làm cho việc chuyển đổi giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp dễ dàng hơn nhiều. Bạn không phải viết lại toàn bộ ứng dụng của mình để chuyển từ mô hình cục bộ sang mô hình được lưu trữ.

Hiệu quả chi phí

Giá dựa trên token là tiêu chuẩn cho các API AI. Bạn trả tiền cho các token đầu vào (prompt của bạn) và các token đầu ra (phản hồi của mô hình). Mô hình minh bạch này đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho tài nguyên tính toán bạn thực sự sử dụng. Không có phí ẩn hoặc chi phí đăng ký, khiến việc dự đoán chi phí trở nên dễ dàng.

Ví dụ, nếu bạn đang chạy một công cụ viết sáng tạo, bạn có thể gửi một prompt 1k token và nhận một phản hồi 2k token. Bạn sẽ trả tiền cho 3k token. Nếu bạn sử dụng một mô hình có giá thấp trên mỗi triệu token, chi phí của bạn vẫn có thể quản lý được ngay cả với mức sử dụng cao. Hãy tìm các nhà cung cấp cung cấp tín dụng trả trước không hết hạn, vì vậy bạn không mất tiền nếu bạn tạm dừng việc sử dụng.

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredmodelhub.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Ngoài ra, một số nhà cung cấp cung cấp tín dụng bổ sung cho các khoản nạp tiền lớn hơn. Điều này có thể giảm chi phí hiệu dụng trên mỗi token, làm cho nó kinh tế hơn nữa đối với người dùng nâng cao. Luôn so sánh giá trên mỗi triệu token giữa các nhà cung cấp khác nhau để đảm bảo bạn đang nhận được thỏa thuận tốt nhất cho khối lượng công việc cụ thể của mình.

Xem xét về quyền riêng tư

Khi bạn gửi dữ liệu đến một mô hình AI, bạn đang tin tưởng nhà cung cấp với đầu vào của bạn. Đối với các mô hình không kiểm duyệt, điều này đặc biệt quan trọng vì bạn có thể đang gửi nội dung nhạy cảm hoặc gây tranh cãi. Hãy đảm bảo rằng nhà cung cấp không sử dụng các prompt của bạn để huấn luyện các mô hình của họ. Đây là một điểm khác biệt chính giữa các dịch vụ miễn phí và trả phí.

Hầu hết các API trả phí đảm bảo rằng dữ liệu của bạn không được sử dụng để huấn luyện. Điều này có nghĩa là các prompt của bạn vẫn được riêng tư và không được sử dụng để cải thiện trọng lượng của mô hình. Điều này rất quan trọng đối với các doanh nghiệp hoặc cá nhân muốn giữ dữ liệu của họ được bảo mật. Luôn kiểm tra chính sách quyền riêng tư của nhà cung cấp để xác nhận các thực hành xử lý dữ liệu của họ.

Ngoài ra, hãy xem xét bảo mật của khóa API. Vì bạn đang trả tiền cho việc sử dụng, hãy bảo vệ khóa API của bạn để ngăn chặn các khoản phí không được ủy quyền. Hầu hết các nhà cung cấp cho phép bạn tạo lại khóa của bạn nếu nó bị xâm phạm, đây là một tính năng hữu ích để tìm kiếm.

Bắt đầu

Để bắt đầu với một mô hình AI không kiểm duyệt, bạn cần đăng ký với một nhà cung cấp API. Quy trình thường rất đơn giản: tạo tài khoản với email và mật khẩu, và tạo một khóa API. Một số nhà cung cấp cung cấp tín dụng dùng thử miễn phí, cho phép bạn kiểm tra mô hình trước khi cam kết mua hàng.

Khi bạn có khóa API của mình, bạn có thể bắt đầu gửi yêu cầu. Sử dụng URL cơ bản được cung cấp bởi tài liệu API và bao gồm khóa của bạn trong tiêu đề ủy quyền. Sau đó, bạn có thể gửi các prompt và nhận phản hồi, giống như bạn sẽ làm với bất kỳ LLM nào khác.

stream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Thử nghiệm với các tham số khác nhau để tìm cài đặt tốt nhất cho trường hợp sử dụng của bạn. Điều chỉnh nhiệt độ để kiểm soát sự sáng tạo, và sử dụng top_p để tinh chỉnh chất lượng đầu ra. Với một API được lưu trữ, bạn có thể mở rộng hoặc thu hẹp mức sử dụng của mình khi cần, mà không phải lo lắng về các hạn chế về phần cứng.

Hỏi đáp

Các mô hình không kiểm duyệt có kém thông minh hơn các mô hình được kiểm soát không?

Không, mô hình không kiểm duyệt có cùng trí tuệ nền tảng và dữ liệu huấn luyện. Sự khác biệt duy nhất là chúng ít từ chối prompt của bạn hơn dựa trên các chính sách nội dung. Chúng vẫn giữ nguyên tất cả khả năng suy luận, lập trình và sáng tạo.

Sự khác biệt giữa mô hình không kiểm duyệt và mô hình abliterated là gì?

Abliteration là một kỹ thuật cụ thể được sử dụng để loại bỏ hành vi từ chối của mô hình, thường dẫn đến kết quả đầu ra 'thô' hơn. Không kiểm duyệt là một thuật ngữ rộng hơn, có thể bao gồm các mô hình được tinh chỉnh cho các hành vi cụ thể hoặc những mô hình chỉ đơn giản là đã được loại bỏ các hàng rào kiểm soát. Cả hai đều nhằm mục đích cung cấp các phản hồi không bị lọc.

Tôi có thể sử dụng mô hình không kiểm duyệt cho mục đích thương mại không?

Có, hầu hết các API không kiểm duyệt được lưu trữ đều cho phép sử dụng thương mại. Tuy nhiên, bạn nên luôn kiểm tra điều khoản dịch vụ của nhà cung cấp. Vì mô hình ít được lọc hơn, bạn có thể chịu trách nhiệm về bất kỳ nội dung nào mà nó tạo ra, đặc biệt là trong các ngữ cảnh nhạy cảm.

Tôi có cần GPU để sử dụng mô hình không kiểm duyệt qua API không?

Không, đó là lợi ích chính của việc sử dụng API. Nhà cung cấp chạy mô hình trên máy chủ của họ và bạn chỉ cần gửi yêu cầu và nhận phản hồi. Điều này cho phép bạn truy cập các mô hình mạnh mẽ mà không cần đầu tư vào phần cứng đắt tiền.

Mô hình AI không kiểm duyệt là gì?