sgaofen/humanizer-local-model

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 생성 텍스트(이메일, 에세이, 보고서 등)를 더 자연스럽고 인간처럼 보이도록 다시 작성하도록 설계된 특수 12B 파라미터 모델을 제공합니다. LLM 출력에서 흔히 나타나는 "로봇 같은" 또는 지나치게 형식적인 어조를 구체적으로 해결하면서 숫자, 날짜, 이름, 단위를 포함한 원본 초안에 대한 엄격한 사실 충실성을 유지합니다.

작동 방식

이 모델은 Google의 Gemma-4-12B를 미세 조정한 버전입니다. 인간이 작성한 텍스트에 대한 지도 미세 조정, 직접 선호 최적화(DPO), 강화 학습(GRPO)을 결합하여 사실 충실성과 자연스러운 표현을 최적화하도록 훈련되었습니다. 중요한 점은 훈련 과정에서 AI 탐지 도구를 사용하지 않았다는 것입니다. 이 프로젝트에는 모델 다운로드와 로컬 추론을 처리하는 크로스 플랫폼 데스크톱 애플리케이션이 포함되어 있어 사용자가 오프라인으로 텍스트를 처리할 수 있습니다.

대상 사용자

AI를 사용하여 콘텐츠를 초안 작성하지만 최종 출력이 인간이 쓴 것과 구별할 수 없고 사실적으로 정확해야 하는 전문가, 학생, 작가를 위한 것입니다. 또한 자체 AI 에이전트 워크플로우에 "인간화" 단계를 통합하려는 개발자에게도 유용합니다.

주요 특징

• 로컬 머신에서 완전히 오프라인으로 실행됩니다(macOS 및 Windows 앱 제공).
• 영어와 중국어 텍스트를 모두 지원합니다.
• Markdown 또는 Word 파일과 같은 긴 문서를 일괄 처리하기 위한 명령줄 도구(hz)를 포함합니다.
• 양자화 인식 훈련으로 최적화되어 더 작고 압축된 파일 크기에서도 높은 성능을 유지합니다.
• 다시 쓰는 과정에서 형식, 제목, 코드 블록을 보존하도록 설계되었습니다.