Humanizer réécrit localement des textes générés par l’intelligence artificielle

MMarc

Humanizer est un modèle open source de 12 milliards de paramètres, dérivé de Gemma 4, qui réécrit localement des textes en anglais ou en chinois pour leur donner un style plus naturel, selon AlphaSignal. Le projet indique que le modèle cherche à préserver les nombres, les noms, les dates et les citations présents dans le texte d’origine, plutôt que de les modifier au fil de la reformulation. Publié sous licence Apache 2.0, il existe en formats GGUF, safetensors et MLX, qui permettent de l’exécuter localement, et s’accompagne d’une application de bureau pour macOS et Windows. Dans une évaluation publiée par le projet, Originality.ai a jugé humaines 95 % des réécritures au réglage le plus strict, contre 88 % pour la version précédente. Un évaluateur fondé sur un grand modèle de langage, configuré de manière stricte, n’a relevé aucun problème factuel dans 376 des 420 réécritures anglaises testées avec une version du modèle au format Q8_0. L’entraînement a combiné un réglage supervisé, une optimisation par préférences et trois cycles d’apprentissage par renforcement ; le projet précise qu’aucun détecteur d’intelligence artificielle n’a servi de signal de récompense. Sur un Mac équipé d’une puce M5 Max, le modèle atteint environ 36 à 38 jetons par seconde avec llama.cpp et Metal, et sa fenêtre de contexte est de 8 192 jetons.