AI แบบไม่เซ็นเซอร์: หลีกเลี่ยงข้อจำกัดเนื้อหาด้วย Mukenetsu AI

AI แบบไม่เซ็นเซอร์คืออะไร

AI แบบไม่เซ็นเซอร์ (Uncensored AI) หมายถึงโมเดล AI ที่ไม่ถูกกรองเนื้อหาหรือจำกัดการกล่าวถึงหัวข้อเฉพาะเมื่อสร้างข้อความโดย large language model แชทบอทแบบดั้งเดิมมักปิดกั้นหรือเปลี่ยนคำพูดในประเด็นการเมือง ศาสนา หรือการแสดงออกทางเพศ เพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้าหรือความปลอดภัย ในทางกลับกัน โมเดลแบบไม่เซ็นเซอร์จะสร้างผลลัพธ์ที่อิสระมากขึ้น โดยปฏิบัติตามบริบทและเจตนาของ prompt ที่ให้มา

ในทางเทคนิค สิ่งนี้ทำได้ผ่านกระบวนการ fine-tuning ของโมเดลหรือการปรับพารามิเตอร์ขณะสร้างคำตอบ จุดเด่นคือไม่เพียงแต่ "ตอบทุกอย่าง" แต่ยังประมวลผลข้อมูลโดยมีความลำเอียงจากการกรองน้อยที่สุด โดยปฏิบัติตามคำแนะนำของผู้ใช้อย่างซื่อสัตย์ สำหรับนักพัฒนาและครีเอเตอร์ สิ่งนี้เปิดโอกาสให้ควบคุมเนื้อหาด้วยตนเอง จึงรองรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย

ปัญหาการเซ็นเซอร์ LLM แบบเดิม

บริการ LLM หลักหลายแห่งกำหนดกฎเกณฑ์ (guardrails) ที่เข้มงวดสำหรับหัวข้อเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ปฏิเสธการตีความบางอย่างเป็น "ข้อผิดพลาด" แม้จะเป็นข้อเท็จจริงทางประวัติศาสตร์หรือการอภิปรายทางปรัชญา หรือหยุดการสร้างเนื้อหาเพียงเพราะมีการกล่าวถึงเนื้อหาทางเพศเล็กน้อย สิ่งเหล่านี้เกิดจากแนวคิดการออกแบบที่เน้น "ความปลอดภัย" แต่กลายเป็นข้อจำกัดที่รบกวนเมื่อผู้ใช้ต้องการผลลัพธ์ที่ตรงไปตรงมาหรือสร้างเนื้อหาในแนวเฉพาะ (เช่น ไซไฟ สยองขวัญ หรือสำหรับผู้ใหญ่)

นอกจากนี้ ข้อจำกัดเหล่านี้มักไม่สามารถควบคุมได้จากฝั่งผู้ใช้ API ทำให้คำขอที่เคยผ่านมาก่อนหน้านี้ถูกปฏิเสธอย่างกะทันหันเนื่องจากการอัปเดตเวอร์ชันโมเดลหรือการเปลี่ยนแปลงนโยบาย สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการจัดการเนื้อหาด้วยลอจิกของตนเอง "การเซ็นเซอร์แบบกล่องดำ" เหล่านี้จึงเป็นอุปสรรคในการผสานระบบ

ลักษณะโมเดลของ Mukenetsu AI

โมเดลที่ให้บริการผ่าน API ของเราคือ open-weight model ที่ระบุด้วย ID "uncensored" โมเดลนี้รันบนเซิร์ฟเวอร์ GPU ของเรา ออกแบบมาให้ทำงานได้อย่างสม่ำเสมอโดยไม่ได้รับผลกระทบจากปัจจัยภายนอกเช่น การเปลี่ยนแปลงกฎหมายหรือข้อกำหนดของบริการอื่น จุดสำคัญคือโมเดลนี้แยกอิสระจากโมเดลของบริษัทอื่นเช่น GPT, Claude หรือ Gemini จึงไม่สืบทอดพารามิเตอร์หรือข้อจำกัดเฉพาะของผู้ขายเหล่านั้น

โมเดลจะสร้างเนื้อหาโดยไม่มีการปฏิเสธที่ไม่จำเป็น (refusal) สำหรับหัวข้อทางเพศ หัวข้อที่ถกเถียงได้ หรือ payload ในการวิจัยความปลอดภัย ตราบใดที่ยังอยู่ในขอบเขตที่กฎหมายอนุญาตให้ใช้งานโดยผู้ใหญ่ อย่างไรก็ตาม มีขีดจำกัดแข็งที่บังคับใช้เสมอคือคำขอเกี่ยวกับ "เนื้อหาทางเพศของเด็ก" จะถูกบล็อก นี่ไม่ใช่การกรองที่ยืดหยุ่นตามการตัดสินใจของโมเดล แต่เป็นข้อจำกัดที่บังคับใช้ในระดับระบบ

ข้อดีของหน้าต่างบริบท 100k

หน้าต่างบริบทคือจำนวนโทเคนรวมที่โมเดลจดจำและประมวลผลได้ในครั้งเดียว API ของเรารองรับพรอมต์และ completion รวมกันสูงสุด 100,000 โทเคน ซึ่งทำให้โมเดลโหลดเอกสารหลายพันหน้าหรือประวัติการสนทนาที่ยาวนานได้ในครั้งเดียว

• การรักษาบริบทข้อความยาว: เหมาะสำหรับงานที่ต้องแก้ไขหรือสรุปเฉพาะส่วน โดยเข้าใจภาพรวมของเรื่องยาวหรือโค้ดเบสทั้งหมด
• อิสระในการเขียน prompt engineering: สามารถใส่คำแนะนำ (System Prompt) และตัวอย่าง (Few-shot examples) จำนวนมากได้ ช่วยควบคุมพฤติกรรมของโมเดลได้ละเอียดยิ่งขึ้น
• การประมวลผลข้อมูล: สามารถประมวลผลเป็นแบทช์ได้หลายเรคคอร์ดหรือข้อมูลการตั้งค่าในการเรียก API ครั้งเดียว

ช่วยลดปรากฏการณ์ที่มักเกิดในการสนทนาที่ยาวว่า "จำเฉพาะบริบทล่าสุด" ทำให้ได้รับคำตอบที่มีความสอดคล้องกันมากขึ้น

สตรีมมิงและการตอบสนองแบบเรียลไทม์

เมื่อใช้ API ของ AI แบบสร้างข้อความ มีรูปแบบ "บล็อกกิ้ง" ที่ต้องรอคำตอบหลายวินาทีถึงหลายสิบวินาที กับรูปแบบ "สตรีมมิง" ที่ส่งคำตอบทีละ token API ของเรารองรับ SSE (Server-Sent Events) ทำให้สามารถรับคำตอบแบบสตรีมมิงได้

สตรีมมิงช่วยปรับปรุง UX เมื่อโทเคนแรกไม่กี่ตัวถูกส่งกลับมา จะแสดงบนหน้าจอทันที ทำให้ผู้ใช้รู้ทันทีว่ากำลังสร้างคำตอบ และ API client สามารถประมวลผลข้อมูลที่ได้รับทันที ทำให้ทนทานต่อความล่าช้าของเครือข่าย

ขอบเขตการใช้งานด้วยการเรียกใช้ฟังก์ชัน

การเรียกใช้ฟังก์ชัน (Function Calling) คือฟีเจอร์ที่ LLM ไม่เพียงแต่สร้างคำตอบเป็นภาษาธรรมชาติ แต่ยังส่งออกพารามิเตอร์เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชันหรือ API ภายนอกในรูปแบบข้อมูลโครงสร้าง JSON ซึ่งทำให้สามารถเชื่อมโยงกับลอจิกแอปพลิเคชันได้เกินกว่าการสร้างข้อความธรรมดา

เช่น เมื่อผู้ใช้ถาม "สภาพอากาศในโตเกียวพรุ่งนี้" โมเดลจะคืนฟังก์ชันและอาร์กิวเมนต์ (ภูมิภาค, วันที่, รูปแบบ) เพื่อเรียก API สภาพอากาศภายนอก แทนที่จะคาดเดาสภาพอากาศ เนื่องจากเป็นโมเดลแบบไม่ควบคุม จึงมีสัญญาณรบกวนน้อย เช่น คำนำหน้า "ยินดีที่ได้ช่วยเหลือ" หรือเหตุผลที่ไม่เหมาะสมสำหรับการเรียกฟังก์ชัน ทำให้ได้โครงสร้าง JSON ที่น่าเชื่อถือ

ความเป็นส่วนตัวและการใช้งานข้อมูล

สำหรับนักพัฒนาที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว วิธีการจัดการข้อมูลเป็นเกณฑ์การตัดสินใจที่สำคัญ การสมัครบัญชี API ของเราต้องการเพียงอีเมลและรหัสผ่าน ไม่จำเป็นต้องลงทะเบียนเบอร์โทรศัพท์หรือข้อมูลบัตรเครดิต โดยเฉพาะบัญชีทดลองใช้สามารถเริ่มใช้งานได้โดยไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

จุดสำคัญคือ ข้อมูลพรอมต์ที่ส่งไปจะไม่ถูกนำกลับมาใช้เป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลฝึกโมเดล ซึ่งขจัดความเสี่ยงที่ทรัพย์สินทางปัญญาหรือเทมเพลตพรอมต์เฉพาะทางจะถูกนำไปปรับปรุงโมเดลของบริษัทอื่น นอกจากนี้ คีย์ API จะออกได้สูงสุด 1 คีย์ต่อบัญชี และสามารถสร้างใหม่ได้เพื่อระงับคีย์เก่าทันที

ราคาและการจัดการต้นทุน

API ของเราใช้ระบบคิดค่าบริการตามการใช้งานจริง ไม่มีค่าพื้นฐานรายเดือนหรือผูกแพ็กเกจ เพื่อความโปร่งใสในการจัดการต้นทุน ให้ซื้อเครดิต (ยอดคงเหลือ) ล่วงหน้าแล้วใช้จนหมดก่อน โดยเครดิตที่ซื้อมีอายุการใช้งานไม่จำกัด

อินพุตโทเคน	เอาต์พุตโทเคน
$0.25 / 1M โทเคน	$1.00 / 1M โทเคน

การเติมเงินทำผ่านคริปโทเคอร์เรนซี (USDT, USDC) โดยได้รับโบนัสเครดิต 5% สำหรับยอดเกิน 50 ดอลลาร์ และ 10% สำหรับยอดเกิน 100 ดอลลาร์ เนื่องจากคิดตามการใช้งานจริง จึงไม่มีความเสี่ยงจากการบริโภคโทเคนโดยบอทหรือภาระค่าพื้นฐานในเดือนที่ไม่ได้ใช้ และสามารถสเกลได้ตามต้องการภายในขีดจำกัด 300 คำขอต่อนาทีและ body ขนาด 8 MB

ขั้นตอนการผสานรวม

คุณสามารถเริ่มผสานรวมได้ภายในไม่กี่นาทีโดยใช้ไคลเอนต์หรือ SDK ที่เข้ากันได้กับ OpenAI โปรดทำตามขั้นตอนด้านล่าง

1. สร้างบัญชีโดยใช้ที่อยู่อีเมลและรหัสผ่านในหน้ารับคีย์ API
2. คีย์ API จะแสดงขึ้นทันทีหลังจากสร้าง โปรดคัดลอกและเก็บรักษาไว้
3. ตั้งค่า Base URL ใน API client เป็น https://api.mukenetsuapi.com/v1
4. ตั้งค่าคีย์ API ในส่วนหัวของการตรวจสอบสิทธิ์ และระบุ ID โมเดลเป็น uncensored

สิ่งนี้ทำให้สามารถส่งคำขอรวมถึงสตรีมมิงและการเรียกใช้ฟังก์ชันผ่านเอนด์พอยต์ chat completion ของ OpenAI POST /v1/chat/completions ได้ โครงสร้างนี้ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นอิสระจากโมเดลของผู้จัดจำหน่ายรายอื่น จึงทนทานต่อการหยุดให้บริการหรือการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดของผู้ให้บริการรายอื่น