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Qwen3-4B에서 AI 글쓰기 습관을 증류로 지운 deslop 모델 공개, 슬롭 점수 121에서 12.5로 하락

Qwen3-4B에서 AI 글쓰기 습관을 증류로 지운 deslop 모델 공개, 슬롭 점수 121에서 12.5로 하락

Qwen3-4B-Instruct에서 AI 글쓰기 습관을 걸러낸 모델 qwen3-4b-deslop이 Hugging Face에 공개되어 Ollama로 2.5 GB 크기로 실행할 수 있음
보류한 40개 프롬프트에서 슬롭 점수가 1000단어당 121에서 12.5로 떨어지고 답변의 68%가 사람 글쓰기 범위에 듦
em dash 사용이 1000단어당 20.5개에서 0개로 줄었고 사실 질문 30개는 모두 맞힘
중간 버전은 점수가 9.9였지만 의견 없는 칼럼과 지어낸 연구를 썼고 문장마다 ', which'를 붙임, 그래서 프롬프트 요구를 충족하는지 검사하는 두 번째 필터를 추가함
저자는 맥북 에어에서 161개 답변으로 4B 모델만 학습했고 같은 방법을 더 큰 모델에 적용하는 것은 다음 단계로 둠

Hacker News 의견들

커서 때문에 글 읽을 맘이 싹 사라짐. 움직이는 점들 보고 바로 창 닫았음

모델마다 말버릇이 같으니까 책 전부가 한 사람이 쓴 것처럼 될 거 같음. 사람들이 AI 말투라고 알아보는 것도 결국 그 버릇임

연말쯤이면 스타일 선택기가 나올 듯함. 지금도 agents.md에 스타일 적어두면 되긴 함

깔끔한 버전은 대학생 레포트 같고 슬롭 버전은 회사 보고서 같음. 용도에 따라 맞는 스타일이 다른 거 같음

이거 16k 토큰 넘어가면 q4가 루프 돈다더라. 아이디어는 좋은데 아직 그 정도임

pangram에서는 여전히 100% AI로 나옴. 세 개짜리 나열 구조도 남아 있음

gemma-3-27b-it-antislop이 먼저 나온 거임. 그쪽은 27B라 실사용하기 괜찮은 편임

em dash까지 빼는 건 좀 아쉬움. 맥에서 그냥 쓰는 사람도 많음. 다만 '~가 아니라 ~다' 문장이랑 같이 나와서 AI처럼 보이는 거 같음

쉬운 단어를 쓰게 하는 게 더 필요함. 지금 버전도 읽다가 앞 문장을 자꾸 다시 읽게 됨

세 개짜리 나열이 슬롭이라니 이해가 안 감. 나도 그냥 자주 씀