sgaofen/humanizer-local-model

解決する問題

このプロジェクトは、AI生成テキスト（メール、エッセイ、レポートなど）をより自然で人間らしいものに書き換えるために設計された、専門的な12Bパラメータモデルを提供します。LLM出力によく見られる「機械的」または過度に形式的なトーンに特に対処し、数字、日付、名前、単位など、元の下書きに対する厳密な事実忠実性を維持します。

仕組み

このモデルは、GoogleのGemma-4-12Bを微調整したバージョンです。人間が書いたテキストの教師あり微調整、直接選好最適化（DPO）、強化学習（GRPO）を組み合わせて訓練され、事実忠実性と自然な表現を最適化しています。重要なことに、トレーニングプロセスではAI検出ツールは使用されていません。このプロジェクトには、モデルのダウンロードとローカル推論を処理するクロスプラットフォームのデスクトップアプリケーションが含まれており、ユーザーはオフラインでテキストを処理できます。

対象ユーザー

AIを使用してコンテンツを下書きするが、最終出力が人間の執筆と区別がつかず、事実的に正確であることを保証する必要がある専門家、学生、作家を対象としています。また、独自のAIエージェントワークフローに「人間らしくする」ステップを統合したい開発者にも役立ちます。

ハイライト

• ローカルマシンで完全にオフラインで動作（macOSおよびWindowsアプリを提供）。
• 英語と中国語のテキストをサポート。
• コマンドラインツール（hz）が含まれており、MarkdownやWordファイルなどの長いドキュメントをバッチ処理できます。
• 量子化対応トレーニングで最適化され、より小さく圧縮されたファイルサイズでも高性能を維持。
• 書き換えプロセス中に書式、見出し、コードブロックを保持するように設計されています。