Model terbuka kecil, Qwen3-4B-Instruct, telah disetel agar menulis tanpa kebiasaan yang menandai teks buatan AI. Dirilis dengan nama qwen3-4b-deslop, model ini menghindari tanda pisah em, konstruksi "bukan X, melainkan Y", dan daftar tiga item, serta tidak memerlukan system prompt. Model ini dapat dijalankan secara lokal dengan Ollama menggunakan perintah ollama run hf.co/erikkannike/qwen3-4b-deslop-v4-GGUF, sebuah unduhan 2,5 GB dalam format Q4_K_M.
Pada 40 prompt yang tidak pernah dilihat model selama pelatihan, skor slop turun dari 121 menjadi 12,5 per 1000 kata, dan 68% jawaban berada dalam rentang tulisan manusia. Tanda pisah em turun dari 20,5 per 1000 kata menjadi nol. Model tetap menjawab 30 dari 30 pertanyaan faktual dengan benar dan menyesuaikan genre serta panjang yang diminta sama seringnya dengan model asli.
Versi perantara meraih skor 9,9, tetapi tulisannya buruk: menghasilkan artikel opini tanpa opini, studi yang dikarang, dan kebiasaan menyambung kalimat dengan ", which". Untuk memperbaikinya, ditambahkan filter kedua yang memeriksa apakah jawaban sesuai dengan permintaan prompt. Gaya yang dihasilkan begitu datar hingga nyaris hambar, dan model masih mengarang nama serta tempat.
Pekerjaan ini dilakukan di Mac Book Air dengan menggunakan 161 jawaban pelatihan. Penulis menyatakan metode ini tidak bergantung pada ukuran model, dan langkah berikutnya adalah menerapkannya pada model yang lebih besar.
Sumber: Hacker News · Diringkas oleh HeadlinesBriefing