Um pequeno modelo aberto, Qwen3-4B-Instruct, foi ajustado para escrever sem os hábitos que denunciam textos gerados por IA. Lançado como qwen3-4b-deslop, ele evita travessões, construções "não X, mas Y" e listas de três, e não precisa de um prompt de sistema. Pode ser executado localmente com o Ollama usando ollama run hf.co/erikkannike/qwen3-4b-deslop-v4-GGUF, um download de 2,5 GB no formato Q4_K_M.
Em 40 prompts que o modelo nunca viu durante o treinamento, a pontuação de "slop" caiu de 121 para 12,5 por mil palavras, e 68% das respostas ficam dentro da faixa da escrita humana. Os travessões caíram de 20,5 por mil palavras para zero. O modelo ainda respondeu corretamente 30 de 30 perguntas factuais e se adequa ao gênero e ao tamanho pedidos tão bem quanto o original.
Uma versão intermediária obteve 9,9, mas escrevia mal: produzia artigos de opinião sem opinião, estudos inventados e o hábito de unir frases com ", which". Para corrigir isso, foi adicionado um segundo filtro que verifica se as respostas correspondem ao pedido do prompt. O estilo resultante é simples a ponto de parecer insosso, e o modelo ainda inventa nomes e lugares.
O trabalho foi feito em um Mac Book Air usando 161 respostas de treinamento. O autor afirma que o método não depende do tamanho do modelo, e que aplicá-lo a modelos maiores é o próximo passo.
Fonte: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing