LLM без цензуры: что это значит и как её использовать

Что на самом деле представляет собой LLM без цензуры

Большинство чат-продуктов оборачивают языковую модель в слои поведения отказов. Часть из них вшита в веса, часть — это системный промпт, а часть — отдельный фильтр, который читает ваш ввод и ответ. LLM без цензуры — это модель, веса которой были настроены так, что первый слой, встроенные отказы, значительно слабее. Она отвечает на вопросы о тёмных темах в художественной литературе, прямых медицинских или юридических темах и другом материале для взрослых, который обычный ассистент часто отказывается давать или смягчает.

Это слово немного неточно. Из модели не удалили ничего, как отрезанный кабель. Изменяются данные обучения и шаги настройки. Базовая модель учит язык по огромной коллекции текстов. На более позднем этапе её учат следовать инструкциям и, как правило, отказывать в длинном списке запросов. Вариант без цензуры пропускает большую часть этого обучения отказам или добавляет настройку, которая толкает в другую сторону.

Сервис за этим сайтом запускает одну модель с открытыми весами такого типа, управляемую независимым провайдером. Это не официальный API какой-либо крупной лаборатории, и это не роутер, выбирающий между поставщиками. Вы получаете одну модель с идентификатором uncensored за стандартным эндпоинтом чат-завершений.

Что не означает без цензуры

Это не означает, что у модели нет ограничений. Здесь есть одна жесткая линия: никакой сексуальный контент с участием несовершеннолетних, никогда. Сервис создан только для законного использования взрослыми. Если вам нужна модель для чего-то за пределами этого, это не тот инструмент.

Это также не означает, что модель умнее, честнее или точнее. Модель с меньшим количеством отказов всё ещё допускает ошибки, всё ещё изобретает факты, когда не знает чего-то, и всё ещё требует той же осторожности с промптами. Удаление отказов меняет то, что она готова сказать, а не то, насколько хорошо она рассуждает. Относитесь к её выводу так же, как к выводу любой другой модели: проверяйте всё, что важно.

Наконец, это не означает, что вы можете избежать собственной ответственности. Если вы создаете приложение поверх, вы решаете, что могут делать ваши пользователи, и вы несете обязанность соблюдать закон там, где живете вы и они. Модель, которая не отказывает, — это инструмент без ограждения, поэтому ограждение должно исходить от вашего продукта.

Отказы, оговорки и морализаторство — разные вещи

Люди смешивают три разных поведения. Отказ — это прямой «Я не могу помочь с этим». Уклончивость — это ответ, скрытый под оговорками. Морализаторство — это не запрошенная лекция. Обычный ассистент часто делает всё три на одну тему. Модель без цензуры обычно убирает отказ и большую часть лекции, поэтому писатели-фантасты и разработчики ролевых игр её любят: вывод остаётся в образе, а не выходит из сцены, чтобы прокомментировать её.

Откуда берется поведение

Если модель отказывает реже, причина кроется в одном из четырех мест, и полезно знать, в каком, потому что только некоторые из них находятся под вашим контролем.

1. Данные обучения и настройка. Это основной источник. Он фиксируется, когда провайдер создает модель, и вы не можете изменить его через API.
2. Системный промпт. Вы контролируете это. Четкое системное сообщение, задающее роль, обстановку и тон, сильно меняет ответы, даже на разрешительной модели.
3. Настройки сэмплирования. Температура и top_p не решают, о чем будет говорить модель, но они меняют, насколько разнообразным и связным будет текст. Они передаются модели.
4. Фильтры платформы. Многие хостинговые API добавляют слой модерации перед моделью. Этот слой — причина, по которой запрос может завершиться ошибкой, даже если базовые веса модели приняли бы его. Проверьте, как провайдер обрабатывает это, прежде чем строить на этом.

Практическое следствие: вы не можете «взломать» систему, чтобы получить другую модель. Если обычный ассистент отказывает, умный промпт помогает лишь до следующего обновления. Модель без цензуры решает проблему на корню.

Законные варианты использования при меньшем количестве отказов

Честный список причин, по которым люди хотят меньше отказов, длиннее, чем предполагает стереотип.

• Художественная литература и создание миров. Романы полны насилия, преступлений, горя и жестокости. Помощник по написанию текстов, который прерывает сцену, чтобы предупредить вас, бесполезен для триллера или военной истории.
• Ролевые игры и приложения-компаньоны для взрослых. Чат, основанный на персонажах, нуждается в модели, которая остаётся в образе на протяжении долгих сессий, не останавливаясь, чтобы комментировать.
• Тестирование безопасности и модерации. Команды, которые создают фильтры контента, нуждаются в реалистичных примерах текста, который они хотят поймать. Модель, которая может производить сложные случаи, помогает им тестировать.
• Исследования и анализ. Резюмирование экстремистских текстов, изучение пропаганды или обсуждение чувствительной истории иногда срабатывают фильтры осторожной модели, хотя цель ясна.
• Откровенные темы для советов. Вопросы о наркотиках, снижении вреда или правовых серых зонах заслуживают прямых ответов, а не стены оговорок. Помните, что модель может ошибаться, поэтому не относитесь к ней как к врачу или юристу.

Ни одно из этого не требует чего-либо незаконного, и все это работает лучше с моделью, которая относится к пользователю как к взрослому.

Как вызвать: базовый URL, ключ и идентификатор модели

API следует формату chat completions OpenAI, поэтому любой OpenAI SDK или совместимый клиент работает после изменения двух значений. Базовый URL — https://api.ornith.top/v1, ключ идет в заголовке Authorization: Bearer, а идентификатор модели — uncensored. Доступны два метода: POST /v1/chat/completions и GET /v1/models.

Начните с простого запроса curl, чтобы подтвердить, что ваш ключ работает:

Copycurl https://api.ornith.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a blunt editor for adult fiction."},
      {"role": "user", "content": "Rewrite this scene so the villain sounds more menacing."}
    ]
  }'

В Python используйте официальный пакет openai и укажите ему на новый базовый URL:

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ornith.top/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You write dark fantasy for adult readers."},
        {"role": "user", "content": "Describe a siege from the point of view of a tired defender."},
    ],
    temperature=0.9,
)
print(resp.choices[0].message.content)

Аналогично для Node:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Give me three bleak opening lines for a noir story." }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of resp) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

Потоковая передача работает через SSE с stream: true, вызов инструментов и JSON-режим поддерживаются, а контекстное окно составляет 100 000 токенов, считая промпт и ответ вместе. Документация API охватывает каждый параметр и заголовки ответа, включая X-Balance-USD, который показывает ваш оставшийся баланс при каждом вызове.

Стоимость с реальными цифрами

Ценообразование — оплата по факту из предоплаченного баланса: $0.15 за 1M входных токенов и $0.50 за 1M выходных токенов. Подписки нет, неудачные или отклоненные запросы не оплачиваются, а кредит никогда не истекает.

Возьмём типичный поворот чата с промптом на 2 000 токенов (системное сообщение плюс история) и ответом на 500 токенов:

• Вход: 2 000 токенов по $0,15 за 1 млн — $0,0003.
• Выход: 500 токенов по $0,50 за 1 млн — $0,00025.
• Итого за один ход: $0.00055.

Тысяча таких ходов стоит $0.55. Пробный баланс $0.50 поэтому покрывает примерно 900 ходов такого размера, чего вполне достаточно, чтобы оценить качество письма, прежде чем платить что-либо. Для более тяжелой работы, скажем, 10M входных токенов и 2M выходных токенов в месяц, счет составляет $1.50 плюс $1.00, то есть $2.50.

При пополнении подходит любая целая сумма от $20 до $500, с бонусом 5% от $50, 10% от $100 и 15% от $200. Вы можете оплатить картой (Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) или криптовалютой (USDT в сети TRC20, USDC в сети Base). Полная таблица доступна на странице с ценами.

Попробовать и выбрать между вариантами

Новые пользователи могут получить $0.50 пробного кредита в один клик на странице API-ключа после регистрации через Google или с помощью электронной почты и пароля. Карта не нужна, пробный баланс выдаётся один раз на человека, и он действителен в течение 7 дней. Пробный ключ позволяет 2 параллельных запроса и 60 запросов в минуту; полный ключ позволяет 8 параллельных и 300 в минуту. Вы можете получить API-ключ за минуту и запустить примеры выше.

Хостинг модели — не единственный способ получить меньше отказов. Вы также можете скачать модель с открытыми весами и запустить её на своём оборудовании, что даёт полный контроль и работу офлайн, но требует мощного GPU и настройки. Наш гайд по API LLM с открытым исходным кодом сравнивает варианты и затраты. Хостинг выигрывает, когда вам не нужно оборудование, нужен стабильный эндпоинт для приложения и биллинг, который снижается до нуля, когда никто не пользуется сервисом.

Еще один момент для людей, которые обрабатывают чувствительный текст: промпты, отправленные в сервис, не используются для обучения. Прочитайте страницу конфиденциальности для подробностей.

Дополнительные руководства

• Лучшая LLM без цензуры для запуска локально с Ollama
• API LLM без цензуры для SillyTavern: шаги настройки
• Гид по API LLM с открытым исходным кодом: настройка, затраты и альтернативы