Если модель уже дообучена для фильтрации какого-то контента, то вряд ли удастся позволить части пользователей «обходить защиту», поскольку она реализована не как внешний фильтр, который можно было бы отключать, а как часть процесса обучения. То есть, вероятно, для реализации режима, допускающего NSFW-контент, потребуется запускать другую копию модели — которая не подвергалась дополнительной «муштре».

Что касается локального запуска LLM на скромном пользовательском оборудовании, это в принципе возможно, но с некоторыми ограничениями. Если у вас нет мощной видеокарты с большим объёмом видеопамяти, вам стоит обратить внимание на проект [llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp). Он позволяет запускать «небольшие большие модели» (LLaMA,  Alpaca, GPT4All…) даже на ПК десятилетней давности с 8–16 GB памяти и без дискретной видеокарты.

Установка под Windows тривиальна: достаточно распаковать архив (размером меньше мегабайта). Это всё. Пример запуска моей ранней «утекшей» версии вы можете посмотреть в [статье на Хабре](https://habr.com/ru/articles/729158/). Только берите свежий [релиз](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases) llama.cpp (с поддерживаемой вашим процессором набором инструкций: AVX/AVX2/AVX512) и не забудьте указать при запуске нужное число вычислительных потоков (например `-t 4` для 4-ядерных CPU).
___
P.S. Ещё вам может пригодиться это видео про установку [Text generation web UI](https://github.com/oobabooga/text-generation-webui) (oobabooga): https://youtu.be/lb_lC4XFedU
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence