Qwen3.8-27B 등 인간형 대화 튜닝 모델 공개, AI 특유 말투 탈피 시도

레딧 사용자가 기존 LLM 대화에서 느껴지는 '어시스턴트 특유의 말투'(지나치게 친절하고 장황하며 부자연스러운 어휘 사용)에 불만을 느껴 자체 데이터셋을 구축하고 모델을 파인튜닝했다. 사용된 데이터는 1,396개 채팅 대화에서 추출한 12만 5천여 건의 사람 간 대화 메시지로, 비식별화(obfuscated) 처리를 거쳤다.

최근 오픈소스 LLM 커뮤니티에서는 모델의 지능 자체보다 '자연스러운 대화 톤'을 개선하려는 파인튜닝 시도가 늘고 있다. 이는 상용 어시스턴트 모델들이 안전성과 범용성을 위해 정형화된 응답 패턴을 갖게 되는 것에 대한 반작용으로 이해할 수 있다.

법률·상담 등 대화형 AI를 활용하는 실무자에게는 이런 튠 모델이 고객 상담 챗봇이나 내부 커뮤니케이션 도구에 적용될 경우 어투는 자연스러워지되 정보 정확성이나 책임 소재 표현이 모호해질 위험이 있어 도입 전 검증이 필요한 지점이다. 다만 이 모델이 실제로 어떤 상용 서비스에 쓰이는지는 발췌에서 확인되지 않는다.

모델의 성능 평가, 안전성 검증, 라이선스 조건 등은 원문 확인이 필요하다.

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