Unslopper-30B: как отмыть AI-текст от штампов и сделать его человеческим

Когда AI пишет как робот, а вам нужно как человек

Вы знаете этот момент. Запускаете GPT-4o-mini или другую LLM, получаете текст, а там: "безусловно, несомненно, в заключение отметим". Или еще хуже - "в свете вышеизложенного". AI slop, мусорный AI-текст. Он формально правильный, но читается как инструкция к стиральной машине.

Unslopper-30B решает именно эту проблему. Модель берет текст, напичканный AI-штампами, и превращает его в то, что мог бы написать живой человек. Не переписывая смысл, а просто убирая формальности и клише.

Что внутри и как это работает

Unslopper-30B построен на Mistral-7B, но дообучен на специфической задаче. Создатели собрали датасет из пар "AI-текст с шумом" - "чистый человеческий текст". Модель не просто перефразирует, а ищет конкретные паттерны:

• Избыточные вводные конструкции ("следует отметить, что")
• Штампованные переходы между абзацами
• Формальные обороты там, где они не нужны
• Повторы одних и тех же синтаксических структур

Интересный момент: в тренировке использовали техники создания датасетов для LoRA, но применили их к полной дообучке модели.

1Установка через HuggingFace

Все стандартно, но есть нюанс с размерами. 30B параметров - это не шутки. Если у вас нет GPU с 24+ GB VRAM, придется использовать GGUF-версию или квантованную.

pip install transformers torch
# Для CPU-версии
pip install transformers accelerate

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "pangram/Unslopper-30B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

2Базовый пайплайн очистки

Работает по принципу "текст на вход - чистый текст на выход". Но есть тонкости с промптами:

def unslop_text(text, temperature=0.7):
    prompt = f"""Clean this AI-generated text to sound natural:
    {text}
    Cleaned version:"""
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=len(text) + 100,
        temperature=temperature,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
    
    cleaned = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    # Обрезаем промпт
    return cleaned.split("Cleaned version:")[-1].strip()

Temperature - ваш главный регулятор. Чем выше, тем более креативные замены предлагает модель. Но можно переборщить и получить текст, который звучит неестественно в другую сторону.

Прямо сейчас: до и после

Вот что делает Unslopper с типичным AI-текстом:

Видите разницу? Первый вариант - это текст для отчета начальству. Второй - для реальных людей.

А если не Unslopper? Альтернативы и их проблемы

Почему вообще нужна отдельная модель? Нельзя просто попросить GPT писать менее формально?

Можно. Но есть нюансы:

Главное преимущество Unslopper - предсказуемость. Он всегда удаляет одни и те же паттерны. Не пытается "улучшить" текст, не добавляет свои идеи. Просто чистит.

Где это реально нужно? Сценарии применения

Не всем нужен Unslopper. Но если вы:

• Копирайтер, использующий AI для черновиков - получаете текст, который уже почти готов к публикации
• Технический писатель - документация перестает звучать как перевод с китайского
• Разработчик AI-агентов - ответы ботов звучат естественнее без сложных промптов
• Контент-менеджер, обрабатывающий тонны AI-генерируемого текста - автоматическая чистка экономит часы

Особенно полезно в связке с другими инструментами. Например, генерируете текст через Aventura (локальная альтернатива дорогим API), потом пропускаете через Unslopper - получаете качественный контент без облачных сервисов.

Ограничения и подводные камни

Идеальных инструментов не бывает. Unslopper:

• Не понимает контекст. Формальный отчет для регуляторов он тоже попытается сделать "естественным"
• Иногда перечищает. Может удалить важные формулировки, если они похожи на штампы
• Требует GPU для скорости. На CPU работает, но медленно
• Не учится на ваших данных без дополнительной настройки

Решение? Всегда проверяйте результат. Особенно на важных документах. И настройте temperature под свою задачу - для технических текстов лучше ниже (0.3-0.5), для креативных можно выше.

Интеграция в пайплайн: от генерации до публикации

Unslopper не существует в вакууме. Вот как встроить его в реальный workflow:

1. Генерация черновика через вашу любимую LLM
2. Пакетная обработка через Unslopper (пачками по 10-20 текстов)
3. Быстрая проверка человеком (уже не редактирование, а просто контроль качества)
4. Финальная полировка, если нужно

Для больших объемов можно добавить сжатие вывода перед Unslopper - меньше токенов, быстрее обработка.

Будущее очистки AI-текста

Unslopper-30B - первый специализированный инструмент в этой нише. Но точно не последний.

Что будет дальше? Модели научатся определять не только штампы, но и:

• Стилистические несоответствия (когда один абзац формальный, следующий - разговорный)
• Культурные особенности (американские идиомы в русском тексте)
• Жанровые требования (новостной текст vs блогпост vs научная статья)

Пока же Unslopper делает одну вещь, но делает ее хорошо. Убирает AI slop. Делает текст человеческим. И экономит ваше время на рутинном редактировании.

Попробуйте на своем самом формальном AI-тексте. Если после Unslopper его не стыдно показать людям - модель свою работу сделала.