Небольшая открытая модель Qwen3-4B-Instruct дообучена писать без привычек, которые выдают текст, созданный ИИ. Выпущенная под названием qwen3-4b-deslop, она избегает длинных тире, конструкций «не X, а Y» и перечислений из трёх пунктов и не требует системного промпта. Её можно запустить локально через Ollama командой ollama run hf.co/erikkannike/qwen3-4b-deslop-v4-GGUF; загрузка занимает 2,5 ГБ в формате Q4_K_M.
На 40 промптах, которых модель не видела при обучении, показатель «слопа» снизился с 121 до 12,5 на 1000 слов, а 68% ответов попадают в диапазон человеческого письма. Количество длинных тире упало с 20,5 на 1000 слов до нуля. Модель по-прежнему правильно ответила на 30 из 30 фактических вопросов, а соответствие запрошенному жанру и объёму у неё так же часто, как у исходной версии.
Промежуточная версия набрала 9,9, но писала плохо: выдавала колонки без мнения, придумывала исследования и привыкла соединять предложения через «, which». Чтобы это исправить, добавили второй фильтр, проверяющий, соответствуют ли ответы запросу. Итоговый стиль настолько ровный, что почти безлик, а модель по-прежнему выдумывает имена и места.
Работа выполнена на Mac Book Air с использованием 161 обучающего ответа. Автор утверждает, что метод не зависит от размера модели, и следующим шагом будет его применение к более крупным моделям.
Источник: Hacker News · Сводку подготовил HeadlinesBriefing