Qwen 3.5(또는 7B~32B급) 모델을 LM Studio 유사도 낮추기

Qwen 3.5(또는 7B~32B급) 모델을 LM Studio로 돌릴 때 원본과 유사한 문장이 나오는 이유는, 모델이 ‘창의적 재구성’보다 ‘정보의 보존’에 더 높은 가중치를 두기 때문입니다. 특히 프롬프트가 너무 길면 모델이 뒷부분의 스타일 규칙(인간 문체)을 지키느라 정작 내용의 ‘문장 구조’를 바꾸는 데 에너지를 덜 쓰게 됩니다.

이를 해결하기 위해 프롬프트 구조를 ‘파괴적 재구성’ 중심으로 수정하고, LM Studio의 설정값(Parameter)을 조정하는 방법을 제안해 드립니다.


🛠️ 방법 1: 프롬프트 수정 (핵심 전략 수정)

기존 프롬프트의 [원본 텍스트] 섹션 위에 아래와 같은 ‘데이터 추출 및 재조립’ 지시어를 추가해 보세요. 모델에게 “원본 문장을 쓰지 말고, 팩트만 뽑아서 새로 설계하라”고 강하게 명령하는 것이 핵심입니다.

수정된 프롬프트 핵심 삽입구

[강력 지시: 원본 파괴 및 재구성]

  1. 원본 텍스트를 문장 단위로 참고하지 마세요.

  2. 먼저 원본에서 (위치, 가격, 구조, 옵션) 등 ‘수치와 사실’만 메모리에서 추출하세요.

  3. 추출된 ‘사실 데이터’만 가지고, 선택된 [관점]에 맞춰 아예 새로운 이야기를 창작하세요.

  4. 원본의 단어 배열이나 문장 순서를 20% 이상 그대로 유지할 경우, 이는 실패한 작업으로 간주합니다.

  5. ‘유의어 치환’ 수준을 넘어, 문장의 주어와 목적어 위치를 바꾸고 비유법을 섞으세요.


⚙️ 방법 2: LM Studio 설정값(Parameters) 최적화

프롬프트만큼 중요한 것이 모델의 창의성 수치입니다. LM Studio 우측 설정 패널에서 다음 값을 조정해 보세요.

  • Temperature (온도): 0.85 ~ 1.1

    • 값이 높을수록 다음 단어를 선택할 때 확률이 낮은(의외의) 단어를 선택합니다. 유사 문장을 피하려면 0.9 이상을 추천합니다.

  • Top P: 0.9

    • 너무 높으면 헛소리를 할 수 있으니 0.9 정도로 유지하여 논리는 챙기되 단어 선택의 폭을 넓힙니다.

  • Frequency Penalty (빈도 페널티): 0.5 ~ 0.8

    • 가장 중요한 설정입니다. 원본에 나온 단어를 반복해서 쓰는 것을 방지합니다.

  • Presence Penalty (존재 페널티): 0.4 ~ 0.6

    • 이미 한 번 등장한 주제나 단어를 다시 꺼내지 않도록 압박하여 문장 구조가 단조로워지는 것을 막습니다.


📝 방법 3: 2단계 생성 방식 (Chain of Thought)

프롬프트 하나로 끝내지 말고, LM Studio에서 대화를 나누듯 2단계로 진행하면 퀄리티가 비약적으로 상승합니다.

1단계: 데이터만 뽑기

“이 [원본 텍스트]에서 블로그에 쓸 핵심 정보(분양가, 위치, 장점, 단점, 인프라)만 불렛포인트로 요약해줘. 문장은 쓰지 말고 단어 위주로 뽑아.”

2단계: 요약본으로 글쓰기 (위의 메인 프롬프트 사용)

“이제 위에서 뽑은 ‘요약 정보’만을 바탕으로, 아까 준 [창의적 부동산 칼럼니스트] 프롬프트 규칙에 맞춰서 워드프레스 포스팅을 작성해줘.”


💡 개선된 프롬프트 (V2) 요약 적용본

기존 프롬프트의 STEP 0으로 아래 내용을 최상단에 배치해 보세요.

Markdown

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🚀 STEP 0: 원본 데이터 디코드 (Zero-Similarity Rule)
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- 원본의 '문장'을 잊으세요. 오직 '정보'만 흡수합니다.
- 원본 텍스트에 "거실이 넓고 채광이 좋습니다"라고 적혀 있다면, 
  결과물에는 "낮잠 자다 햇살 때문에 깰 정도로 빛이 잘 들어요"처럼 
  완전히 다른 표현(Paraphrasing)을 사용해야 합니다.
- 원본 문장 구조(A는 B다)를 그대로 답습하면 SEO 유사 문서로 걸립니다. 
  반드시 문장의 순서와 표현을 뒤엎으세요.
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제가 추가로 도와드릴까요?

혹시 **특정한 매물 정보(원본 텍스트)**를 주시면, 제가 직접 이 규칙들을 적용해서 유사도를 완전히 낮춘 샘플을 하나 만들어 드릴 수 있습니다. 원본 글을 한 번 붙여넣어 보시겠어요?

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