Un modelo abierto pequeño, Qwen3-4B-Instruct, ha sido ajustado para escribir sin los hábitos que delatan el texto generado por IA. Publicado como qwen3-4b-deslop, evita los guiones largos, las construcciones "no X, sino Y" y las listas de tres, y no necesita un prompt de sistema. Puede ejecutarse localmente con Ollama usando ollama run hf.co/erikkannike/qwen3-4b-deslop-v4-GGUF, una descarga de 2,5 GB en formato Q4_K_M.
En 40 prompts que el modelo nunca vio durante el entrenamiento, la puntuación de "slop" bajó de 121 a 12,5 por cada 1000 palabras, y el 68% de las respuestas caen dentro del rango de la escritura humana. Los guiones largos pasaron de 20,5 por cada 1000 palabras a cero. El modelo sigue respondiendo correctamente 30 de 30 preguntas factuales y se ajusta al género y la longitud solicitados con la misma frecuencia que el original.
Una versión intermedia obtuvo 9,9, pero escribía mal: producía artículos de opinión sin opinión, estudios inventados y una costumbre de unir frases con ", which". Para corregirlo se añadió un segundo filtro que comprueba si las respuestas coinciden con lo que pide el prompt. El estilo resultante es tan llano que resulta insípido, y el modelo sigue inventando nombres y lugares.
El trabajo se realizó en un Mac Book Air con 161 respuestas de entrenamiento. El autor afirma que el método no depende del tamaño del modelo, y que el siguiente paso es aplicarlo a modelos más grandes.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing