No Filter AI: असेंसर्ड मॉडल्स को समझना

'no filter' का AI मॉडल के लिए वास्तव में क्या अर्थ है?

इसका अर्थ है कि मॉडल पूर्वनिर्धारित सुरक्षा परत के आधार पर कानूनी वयस्क, काल्पनिक या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है। NSFW प्रॉम्प्ट्स के लिए प्रतिक्रियाओं को ब्लॉक करने के बजाय, AI अपेक्षित पाठ उत्पन्न करता है, जिससे पूर्ण रचनात्मक नियंत्रण मिलता है। यह उन डेवलपर्स के लिए महत्वपूर्ण है जिन्हें कृत्रिम цензуरा के बिना कच्चे डेटा की आवश्यकता होती है।

मानक मॉडल संवेदनशील कीवर्ड्स का पता लगाने पर छोटी अस्वीकृतियां डालते हैं, जो चरित्र इंटरैक्शन या डेटा एक्सट्रैक्शन की धारा को तोड़ देते हैं। एक अनफिल्टर्ड सिस्टम इनपुट को प्रोसेस करता है और तार्किक आउटपुट लौटाता है, भले ही उसमें परिपक्व थीम्स शामिल हों। एकमात्र कठोर सीमा जो हम लागू करते हैं वह किशोरों के साथ यौन सामग्री पर है, जो कानूनी अनुपालन बनाए रखने के लिए अस्वीकृत रहती है। बाकी सब खेल का विषय है।

• हल्की गाली या वयस्क विषयों के लिए अचानक रुकावट नहीं।
• मॉडल की मूल व्यक्तित्व और टोन की पूर्ण रीटेंशन।
• विविध और निच प्रॉम्प्ट के across स्थिर व्यवहार।

विकासकर्ता रचनात्मक लेखन के लिए अंकित मॉडल्स को क्यों प्राथमिकता देते हैं

डेवलपर अनसेंसर्ड LLMs को इसलिए चुनते हैं क्योंकि वे अचानक टोन शिफ्ट या सुरक्षा रुकावटों के बिना कथात्मक निरंतरता बनाए रखते हैं। कथा लेखन के दौरान, एक चरित्र कुछ कड़वा बोल सकता है, और एक फिल्टर वाला मॉडल चरित्र को तोड़कर यह समझाने की कोशिश कर सकता है कि क्यों। एक अनफिल्टर्ड सिस्टम भूमिका में बना रहता है, बिल्कुल वही आवाज़ प्रदान करता है जिसे आपने प्रोग्राम किया या फाइन-ट्यून किया था।

यह स्थिरता रोलप्ले एप्लिकेशन के लिए महत्वपूर्ण है जहाँ इमर्शन इस बात पर निर्भर करता है कि AI अपने आउटपुट पर दोबारा विचार न करे। आपको 100,000-टोकन का संदर्भ विंडो मिलता है, जिसका अर्थ है कि मॉडल लंबी कहानी की धाराओं को याद रखता है बिना शुरुआती विवरण भुलाए। मॉडल को कानूनी वयस्क उपयोग के लिए बिना कंटेंट रिफ्यूजल के जवाब देने के लिए ट्यून किया गया है, सुनिश्चित करता है कि आपकी रचनात्मक दृष्टि कॉर्पोरेट सुरक्षा दिशानिर्देशों द्वारा पतली न हो।

Copycurl https://api.filterwithoutai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list three ways to optimize a python loop"}]
  }'

API SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग का समर्थन करता है, इसलिए आप टोकन को रियल-टाइम डिलीवर कर सकते हैं। यह लंबे-फॉर्म कंटेंट पढ़ने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवजन्य लेटेंसी को कम करता है। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं, बिना किसी मासिक सदस्यता के जो आपको एक विशिष्ट उपयोग टier में बांधती है।

NSFW चैटबॉट्स: कच्चे आउटपुट के लिए प्राथमिक उपयोग मामला

NSFW चैटबॉट्स को एक ऐसे मॉडल की आवश्यकता होती है जो वयस्क सामग्री को समझे और उसे 'असुरक्षित' के रूप में चिह्नित किए बिना उत्पन्न करे। यह हमारे अनसंस्कारित API के लिए सबसे सामान्य उपयोग मामला है। उपयोगकर्ता एक निरंतर किरदार की उम्मीद करते हैं, न कि एक सुरक्षा बॉट की जो बातचीत में बीच में रुकावट डाले।

हमारा मॉडल जटिल भावनात्मक और शारीरिक विवरणों को प्राकृतिक रूप से संभालता है। यह एक सामान्य 'PG-13' फिल्टर लागू नहीं करता है जो भाषा को नरम करता है या विवरण हटा देता है। आउटपुट सीधा है और कॉर्पोरेत विनम्रता से सजाया नहीं गया है। यह उन पात्र-केंद्रित ऐप्स के लिए आदर्श है जहां उपयोगकर्ता का अनुभव AI की परिपक्व थीम के साथ पूर्ण रूप से जुड़ने की क्षमता पर निर्भर करता है।

फीचर	फ़िल्टर किया गया मॉडल	अनकेंसरड मॉडल
वयस्क सामग्री	अक्सर अस्वीकृत या नरम किया गया	पूर्णतः जनरेटेड
संदर्भ मेमोरी	सुरक्षा जांचों द्वारा सीमित	पूर्ण 100k टोकन विंडो
कैरेक्टर वॉइस	क्या मैं कैरेक्टर तोड़ सकता हूँ	भूमिका में रहता है

OpenAI संगतता: मानक टूल्स के साथ अनसेंसर्ड मॉडल का उपयोग

हमारा API OpenAI चैट-कंप्लीशन्स संरचना का पालन करता है, इसलिए आप बिना अपने कोडबेस को फिर से लिखे मौजूदा SDKs का उपयोग कर सकते हैं। आपको केवल बेस यूआरएल बदलने और अपनी API की प्रदान करने की आवश्यकता है। यह कम्पैटिबिलिटी LangChain, LlamaIndex, और कस्टम Python स्क्रिप्ट्स जैसे टूल्स तक फैली हुई है।

एंडपॉइंट POST /v1/chat/completions है, और आप GET /v1/models के माध्यम से उपलब्ध मॉडल सूचीबद्ध कर सकते हैं। मॉडल ID सीधे "uncensored" है। यह सरलता इंटीग्रेशन समय को दिनों से मिनटों में कम कर देता है। आप GPT-4 की तरह ही स्ट्रीमिंग, JSON मोड और फंक्शन कॉलिंग का उपयोग कर सकते हैं।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.filterwithoutai.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)

मॉडल temperature, top_p, और stop सीक्वेंस जैसे पैरामीटरों का समर्थन करता है। आप रचनात्मकता और आउटपुट लंबाई को सटीक रूप से नियंत्रित कर सकते हैं। त्रुटियाँ और रिफ्यूज़ल मुफ्त हैं, इसलिए आप केवल सफल कंप्लीशन के लिए भुगतान करते हैं। यह प्रीपेड मॉडल सुनिश्चित करता है कि आप विफल अनुरोधों पर कभी भी अधिक न खर्च करें।

टोकन लागत: भारी उपयोगकर्ताओं के लिए प्रीपेड बिलिंग क्यों महत्वपूर्ण है

पूर्वानुदान बिलिंग मासिक सब्सक्रिप्शन और अतिभुगतान शुल्क की अनिश्चितता को समाप्त करता है। आप क्रेडिट खरीदते हैं, उनका उपयोग करते हैं, और जब आवश्यकता हो तो टॉप-अप करते हैं। कोई दोहराया जाने वाला शुल्क नहीं है, और आपका क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता। यह मॉडल पारदर्शी और पूर्वानुमेय है, जिसकी लागत 1M इनपुट टोकन के लिए $0.15 और 1M आउटपुट टोकन के लिए $0.50 है।

आप विशेष रूप से TRC20 पर USDT या Base पर USDC का उपयोग करके क्रिप्टोकरेंसी से टॉप-अप कर सकते हैं। न्यूनतम टॉप-अप $20 है और अधिकतम $500 है। बोनस लागू होते हैं: $50 से +5%, $100 से +10%, और $200 से +15%। यह संरचना उच्च उपयोग के लिए पुरस्कार देती है बिना आपको किसी अनुबंध में बांधे।

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.filterwithoutai.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);

आपको प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोध मिलते हैं। अनुरोध बॉडी सीमा 8 MB है। यदि आप गलती करते हैं या त्रुटि आती है, तो आपको भुगतान नहीं करना पड़ता है। यह दक्षता इसे उच्च-वॉल्यूम अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाती है जहां प्रति टोकन लागत एक प्रमुख मेट्रिक है।

गोपनीयता: क्या आपके प्रॉम्प्ट्स प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाते हैं?

नहीं, आपके प्रॉम्प्ट्स प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं। जब आप ईमेल से साइनअप करते हैं, तो आपका डेटा निजी रहता है। हम आपका उपयोग डेटा नहीं बेचते और अपने बेस मॉडल को बेहतर बनाने के लिए आपके इनपुट्स का उपयोग नहीं करते हैं। यह कई मुफ्त या सस्ते प्रदाताओं से एक प्रमुख अंतर है जो आपका डेटा ईंधन के रूप में उपयोग करते हैं।

आपके खाते के लिए केवल एक ईमेल पते की आवश्यकता है। फ़ोन नंबर की आवश्यकता नहीं है, जिससे व्यक्तिगत डेटा का खुलासा कम होता है। आपको प्रति खाता एक सक्रिय API कुंजी मिलती है, जिसे यदि आवश्यक हो तो बदला जा सकता है। सिस्टम उन डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा संप्रभुता का मूल्य देते हैं।

Copystream = 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)

प्रीपेड क्रेडिट सिस्टम यह सुनिश्चित करता है कि आप अपने खर्चों पर नियंत्रण रखें। आप रियल-टाइम में उपयोग की निगरानी कर सकते हैं। त्रुटियां मुफ्त हैं, इसलिए आप असफल प्रयासों के लिए भुगतान नहीं करते। यह पारदर्शिता विश्वास बनाती है, विशेष रूप से उन व्यवसायों के लिए जो संवेदनशील या स्वामित्व वाले सामग्री को संभालते हैं।

एक सचमुच अनकेंसरड मॉडल vs एक गेटेड मॉडल को कैसे पहचानें

एक सचमुच अनसेंसर्ड मॉडल कानूनी वयस्क कंटेंट को अस्वीकार नहीं करता है। कई प्रदाता दावा करते हैं कि वे अनसेंसर्ड हैं, लेकिन फिर भी सॉफ्ट फिल्टर लागू करते हैं जो भाषा को नरम करते हैं या विशिष्ट विषयों को ब्लॉक करते हैं। एक ऐसे मॉडल की तलाश करें जो बिना किसी टिप्पणी के परिपक्व कंटेंट सीधे उत्पन्न करे।

संदर्भ विंडो आकार की जाँच करें। 100,000-टोकन विंडो एक मजबूत मॉडल को इंगित करती है जो लंबे-अवधि कार्यों के लिए सक्षम है। गेटेड मॉडल अक्सर संदर्भ को सीमित करते हैं या लंबे अनुक्रमों के लिए अतिरिक्त शुल्क लेते हैं। हमारा मॉडल एकल पूर्व-भुगतान मूल्य के लिए संदर्भ विंडो तक पूर्ण एक्सेस प्रदान करता है।

बिलिंग मॉडल की जांच करें। सब्सक्रिप्शन अक्सर आपको एक विशिष्ट टियर में लॉक कर देते हैं। प्रीपेड क्रेडिट आपको लचीलापन देते हैं। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका उपयोग आप करते हैं, बिना किसी समाप्ति के। यह पारदर्शिता एक डेवलपर-फर्स्ट API की पहचान है।

Copycurl https://api.filterwithoutai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list three ways to optimize a python loop"}]
  }'

एक ज्ञात एज केस के साथ मॉडल का परीक्षण करें। यदि यह एक कानूनी वयस्क प्रॉम्प्ट को अस्वीकार कर देता है, तो यह सचमुच अनसेंसर्ड नहीं है। हमारा मॉडल सामग्री अस्वीकृतियों के बिना उत्तर देने के लिए ट्यून्ड है, जो आपकी उपयोग स्थिति के लिए स्थिर आउटपुट सुनिश्चित करता है।

uncensored LLMs की सामान्य सीमाएँ

अनकेंसर्ड मॉडल्स फिल्टर्ड मॉडल्स की तुलना में अधिक हैल्युसिनेट कर सकते हैं क्योंकि वे सेफ्टी गाइडलाइन्स द्वारा बाध्य नहीं हैं। यदि प्रॉम्प्ट अस्पष्ट है, तो वे गलत तथ्य जनरेट कर सकते हैं। यह क्रिएटिव फ्रीडम के लिए एक ट्रेड-ऑफ है। आपको रे आउटपुट मिलता है, लेकिन आपको अपनी स्वयं की वैलिडेशन लेयर लागू करने की आवश्यकता हो सकती है।

मॉडल केवल टेक्स्ट है। यह छवियाँ, ऑडियो या वीडियो जनरेट नहीं करता है। यह एम्बेडिंग या फाइन-ट्यूनिंग का समर्थन नहीं करता है। आपको एक अकेला मॉडल मिलता है, न कि एक रूटिंग सिस्टम। यह सरलता जटिलता को कम करती है लेकिन बहुमुखीपन को सीमित करती है।

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.filterwithoutai.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)

अनुरोध सीमाएं लागू: प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समानांतर अनुरोध। 8 MB की बॉडी सीमा बहुत बड़े पेलोड को सीमित करती है। ये सीमाएं हाई-परफॉर्मेंस APIs के लिए मानक हैं, लेकिन बड़े डिप्लॉयमेंट के लिए स्केलिंग की आवश्यकता हो सकती है। प्रीपेड मॉडल यह सुनिश्चित करता है कि आप बिना हैरान करने वाले बिल के स्केल कर सकें।