一个小型开源模型Qwen3-4B-Instruct经过微调，写作时不再带有标记AI生成文本的习惯。该模型以qwen3-4b-deslop发布，避免使用破折号、"不是X，而是Y"句式和三段式列举，且无需系统提示词。用户可以使用Ollama在本地运行，命令为 ollama run hf.co/erikkannike/qwen3-4b-deslop-v4-GGUF，下载文件为2.5 GB的Q4_K_M格式。
在40个训练中从未见过的提示词上，模型的套路得分从每1000词121降至12.5，且68%的回答落在人类写作的范围内。破折号从每1000词20.5个降至零。该模型在30道事实性问题中仍答对了30道，并且与原版模型相比，同样能够符合所要求的文体和长度。
一个中间版本得分为9.9，但写作质量很差：撰写的评论文章没有观点，编造研究结果，还习惯用", which"连接句子。为解决这一问题，团队新增了第二个过滤器，用于检查回答是否符合提示词的要求。最终形成的文风过于平实，几乎显得平淡，而且该模型仍会编造人名和地名。
这项工作在一台Mac Book Air上完成，使用了161条训练回答。作者表示，该方法并不依赖模型规模，下一步是将其应用于更大的模型。
来源: Hacker News · 由HeadlinesBriefing整理摘要