डेवलपर्स के लिए अनसेंसर्ड ChatGPT के लिए पूर्ण गाइड

अनसेंसर्ड चैटजीपीटी क्या है?

अनसेंसर्ड चैटजीपीटी उन बड़े भाषा मॉडल्स को संदर्भित करता है जो जनरेशन के दौरान मानक सामग्री फिल्टर लागू नहीं करते हैं। इन मॉडल्स को प्रशिक्षित या फाइन-ट्यून किया गया है ताकि वे वयस्क विषयों पर प्रश्नों के बिना जवाब दें और रिफ्यूजल मेकानिज्म को ट्रिगर न करें। आपको ब्लॉक को पार करने के लिए जटिल सिस्टम प्रॉम्प्ट तैयार करने की आवश्यकता नहीं है। मॉडल बस वही टेक्स्ट आउटपुट करता है जो आप मांगते हैं, बशर्ते वह कानूनी हो।

अधिकांश उपयोगकर्ता इस क्षमता की खोज में हैं क्योंकि मानक मॉडल जैसे कि GPT-4 या Claude स्पष्ट दृश्य या विवादास्पद राय जनरेट करने से इनकार कर देते हैं। एक अनकेंसरित विकल्प उन गार्डरेल्स को हटा देता है। यह आपके इनपुट को प्रोसेस करता है और "NSFW" टैग्स के लिए रुके बिना पूरा संदर्द लौटाता है। यह रचनात्मक लेखन, रोलप्ले और वयस्क सामग्री जनरेशन के लिए आदर्श बनाता है।

हमारी सेवा इस व्यवहार के लिए अनुकूलित एक single, hosted model प्रदान करती है। आप एक standard chat completion अनुरोध भेजते हैं। मॉडल raw text के साथ प्रतिक्रिया देता है। किसी जटिल proxy सेटअप की आवश्यकता नहीं है। एंडपॉइंट मौजूदा OpenAI SDKs के साथ संगत है।

स्टैंडर्ड मॉडल्स NSFW कंटेंट को ब्लॉक क्यों करते हैं

मानक मॉडल NSFW सामग्री को ब्लॉक करते हैं क्योंकि उन्हें ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है जिसमें मानव प्रतिक्रिया शामिल है जो स्पष्ट सामग्री को अस्वीकार करती है। मानव प्रतिक्रिया से पुनर्बलित सीखने (RLHF) के माध्यम से मॉडल को सुरक्षित और विनम्र बनाया जाता है। यह उन्हें संयमित भी बनाता है। वे बड़े पैमाने पर वयस्क दृश्यों को उत्पन्न करने से इनकार कर देते हैं, भले ही संदर्भ स्पष्ट रूप से काल्पनिक हो।

डेवलपर्स अक्सर इसमें संघर्ष करते हैं। आप एक जेलब्रेक प्रॉम्प्ट का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन यह नए मॉडल्स पर विफल हो सकता है। मॉडल इमेज डिस्क्रिप्शन या कहानी जनरेट करने से अस्वीकार कर सकता है। यह आपके एप्लिकेशन में घर्षण पैदा करता है। आपको एक मॉडल की आवश्यकता है जो समझता है कि कंटैक्स्ट वयस्क-उन्मुख है और फिर भी आगे बढ़ता है।

हमारा अनकैप्ड मॉडल इस अलाइनमेंट लेयर को स्किप करता है। यह लॉफुल एडल्ट कंटेंट को रफ़ नहीं करता है। यह वह टेक्स्ट जनरेट करता है जिसे आप मांगते हैं। यह स्थिरता उन एप्लिकेशन के लिए महत्वपूर्ण है जो प्रिडिक्टेबल आउटपुट पर निर्भर करते हैं। आपको यह अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है कि कौन सा प्रॉम्प्ट काम करेगा। मॉडल को सीधे जवाब देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एबलिटेशन और अनसेंसरिंग को समझना

एब्लिटरेशन एक तकनीक है जिसका उपयोग मॉडल से विशिष्ट व्यवस्थाओं को शून्य से फिर से प्रशिक्षित किए बिना हटाने के लिए किया जाता है। यह रिफ्यूज़ल के लिए जिम्मेदार न्यूरॉन्स की पहचान करती है और उन्हें शून्य कर देती है। मॉडल अपना ज्ञान और भाषा कौशल बनाए रखता है। यह बस वयस्क सामग्री को अस्वीकार करना बंद कर देता है।

यह स्टैंडर्ड फाइन-ट्यूनिंग से अलग है। फाइन-ट्यूनिंग नया डेटा जोड़ता है। Abliteration मौजूदा प्रतिबंधों को हटा देता है। परिणाम एक ऐसा मॉडल है जो अभी भी अत्यधिक सक्षम है लेकिन सुरक्षा फिल्टर्स से रहित है। आपको बेस मॉडल की पूर्ण तर्कशक्ति मिलती है। आपको प्रॉम्प्ट्स के बिना स्पष्ट टेक्स्ट जनरेट करने की क्षमता भी मिलती है।

हमारा मॉडल इस दृष्टिकोण का उपयोग करता है। यह एक ओपन-वेट मॉडल है जो अनफिल्टर्ड आउटपुट के लिए ट्यून किया गया है। यह हमारे सर्वरों पर चलता है। आपको इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधित करने की आवश्यकता नहीं है। मॉडल आईडी "uncensored" है। आप हमारे एंडपॉइंट पर अनुरोध भेजते हैं। मॉडल आपको आवश्यक टेक्स्ट के साथ प्रतिक्रिया देता है। अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है।

API बनाम चैट UI: डेवलपर API को क्यों प्राथमिकता देते हैं

APIs मॉडल तक प्रोग्रामेटिक एक्सेस प्रदान करते हैं। चैट UI मानव अंतःक्रिया के लिए होते हैं। डेवलपर API को इसलिए प्राथमिकता देते हैं क्योंकि वे पैरामीटर पर नियंत्रण प्रदान करते हैं। आप तापमान, top_p, और स्टॉप सीक्वेंस सेट कर सकते हैं। आप फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड भी उपयोग कर सकते हैं।

एक चैट UI प्रदाता द्वारा बनाए गए सुविधाओं तक सीमित होता है। एक API आपको मॉडल को अपने एप्लिकेशन में एकीकृत करने की अनुमति देता है। आप प्रतिक्रियाओं को स्ट्रीम कर सकते हैं। आप त्रुटियों को प्रोग्रामेटिक रूप से संभाल सकते हैं। आप UI सीमाओं पर पहुंचे बिना अपने उपयोग को स्केल कर सकते हैं।

हमारा API इसके लिए बनाया गया है। यह मानक OpenAI फॉर्मेट का उपयोग करता है। आप आधिकारिक SDKs का उपयोग कर सकते हैं। आपको बस बेस यूआरएल बदलना है। प्रतिक्रिया संरचना समान है। आपको SSE के माध्यम से स्ट्रीमिंग सपोर्ट मिलता है। आपको अंतिम चंक में टोकन उपयोग मिलता है। यह इंटीग्रेशन को सीधा बनाता है।

NSFW जनरेशन के लिए मुख्य पैरामीटर

पैरामीटर ट्यूनिंग मॉडल के टेक्स्ट जनरेशन को प्रभावित करती है। तापमान यादृच्छिकता को नियंत्रित करता है। उच्च मान अधिक रचनात्मक लेकिन कम सहज आउटपुट उत्पन्न करते हैं। निम्न मान अधिक निर्धारक टेक्स्ट उत्पन्न करते हैं। आप इसे अपने उपयोग मामले के आधार पर समायोजित कर सकते हैं।

top_p न्यूक्लियस सैंपलिंग को नियंत्रित करता है। यह अगले टोकन की संभावना द्रव्यमान को सीमित करता है। यह दोहराव वाले या अर्थहीन पाठ से बचने में मदद करता है। आप सूक्ष्म नियंत्रण के लिए इसे तापमान के साथ मिला सकते हैं। स्टॉप सीक्वेंस आपको प्रतिक्रिया को जल्दी समाप्त करने की अनुमति देते हैं। यह फ़ॉर्मेटिंग के लिए उपयोगी है।

हमारा API सभी मानक पैरामीटरों का समर्थन करता है। आप तापमान, top_p, स्टॉप, सीड और पेनल्टी भेज सकते हैं। आप फंक्शन कॉलिंग का भी उपयोग कर सकते हैं। इससे मॉडल संरचित डेटा जनरेट कर सकता है। JSON मोड सुनिश्चित करता है कि आउटपुल वैध JSON हो। आपके पास जनरेशन प्रक्रिया पर पूर्ण नियंत्रण है।

टोकन लागत और संदर्भ विंडो

हमारा API टोकन प्रति चार्ज करता है। इनपुट टोकन का खर्च मिलियन प्रति $0.15 है। आउटपुट टोकन का खर्च मिलियन प्रति $0.50 है। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं। कोई मासिक शुल्क नहीं है। क्रेडिट कभी एक्सपायर नहीं होते हैं। यह पारदर्शी बिलिंग है।

संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है। इसमें इनपुट और आउटपुट दोनों शामिल हैं। आप लंबे प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं। आप लंबे प्रतिक्रिया जनरेट कर सकते हैं। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आप max_tokens सेट नहीं करते हैं, तो यह 2,048 पर डिफ़ॉल्ट हो जाता है। यह अधिकांश उपयोग मामलों के लिए पर्याप्त है।

आप क्रिप्टोकरेंसी से टॉप-अप कर सकते हैं। हम TRC20 पर USDT या Base पर USDC स्वीकार करते हैं। न्यूनतम टॉप-अप $20 है। अधिकतम $500 है। बड़े टॉप-अप पर आपको बोनस क्रेडिट मिलता है। $50 से +5%। $100 से +10%। $200 से +15%। यह उच्च उपयोग के लिए लागत-प्रभावी बनाता है।

सामान्य इंटीग्रेशन समस्याएँ और समाधान

डेवलपर्स अक्सर बेस URLs और मॉडल IDs के साथ समस्याओं का सामना करते हैं। हमारा बेस URL HTTPS://api.howtomakechatgptnsfw.com/v1 है। मॉडल ID "uncensored" है। आपको अपने SDK में दोनों को सही से सेट करना होगा।

एक अन्य समस्या दर सीमांकन है। आप प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। आपके पास 8 समवर्ती अनुरोध हो सकते हैं। अनुरोध बॉडी 8 MB से कम होनी चाहिए। यदि आप इन सीमाओं को पार करते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलेगी। आपको एक्सपोनेंशियल बैकऑफ लागू करना चाहिए।

स्ट्रीमिंग भी जटिल हो सकता है। हम SSE का समर्थन करते हैं। आपको अंतिम चंक में टोकन उपयोग मिलता है। सुनिश्चित करें कि आपका क्लाइंट आंशिक प्रतिक्रियाओं को सही ढंग से संभाले। हमारा API मानक OpenAI प्रारूप लौटाता है। यह अधिकांश क्लाइंट्स के साथ काम करना चाहिए।

अनसेंसर्ड LLMs का भविष्य

अनकैप्ड मॉडल अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। जैसे-जैसे मॉडल बड़े होते हैं, वे अधिक अनुपालन (aligned) बन जाते हैं। इससे वे अधिक सीमित हो जाते हैं। डेवलपर्स को विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए विकल्पों की आवश्यकता होती है। अनकैप्ड API इस अंतराल को भरती है।

तकनीक सुधर रही है। एब्लिटरेशन अधिक कुशल हो रहा है। मॉडल्स ज्ञान बनाए रखते हुए अस्वीकृति खोने में बेहतर हो रहे हैं। इसका मतलब है उच्च गुणवत्ता वाला आउटपुट। आपको बेहतर रचनात्मकता और तर्कशक्ति मिलती है।

हम स्थिर API प्रदान करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। हम मॉडल प्रदर्शन की निगरानी करते हैं। हम आवश्यकतानुसार मॉडल अपडेट करते हैं। आपको एक सुसंगत अनुभव मिलता है। API विश्वसनीय है। कीमतें निष्पक्ष हैं। आप अपनी एप्लिकेशन बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

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