humanizer输出异常排查手册：输出以‘Sure‘开头、被‘‘截断、照抄草稿等10个问题清单

humanizer输出异常排查手册：输出以'Sure'开头、被'###'截断、照抄草稿等10个问题清单

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如果 humanizer 的输出不符合预期——以 "Sure" 开头、被 "###" 截断、或者几乎照抄草稿——这篇 humanizer 输出异常排查手册把新手最常遇到的 10 个问题一次性列全，并给出原因与最快的解决办法。humanizer 是一个 12B 的本地 AI 改写模型：给它一篇 AI 写的草稿（邮件、论文、报告、论坛帖，中英文皆可），它会把草稿改写成"像人写的"语气，全程在本地运行、无需联网。

为什么 humanizer 容易"输出异常"：4 条铁律

humanizer 是文本续写模型，不是聊天模型，它只认一种"裸文本"格式的提示词。下面 4 条铁律错任何一条，输出质量都会明显变差：

⚠️ 特别提醒：随仓库附带的 generation_config.json 里写着top_k: 64，而 llama.cpp 默认又是 top-k 40、min-p 0.05——这些都要显式关掉，否则就是"胡言乱语"问题的头号来源。

10 个输出异常问题速查表

先看总表定位你的现象，再到下文看详细解法：

高频问题详解：从 "Sure" 开头到照抄草稿

问题 1、2：输出以 "Sure" 开头、复述指令、聊天标记泄漏

这是新手最常撞上的坑。本质是通用聊天模板套在了一个只认识裸文本的模型上，常见触发场景：

• GGUF 是 2026-10-04 之前下载的（文件头里没有自带对话模板）；
• 软件设置里改过模板，或 Ollama 没用配套的 Modelfile；
• 对 safetensors 权重误用了聊天接口（权重本身没有对话模板）。

最快的两条路：

1. 重新下载 2026-10-04 之后的最新版 GGUF：文件元数据里已自带正确的对话模板和采样默认值，聊天界面直接可用；
2. 或者改走续写接口（/completion、/v1/completions、Ollama 的 raw 模式），发送 USAGE.md 第 1 节里的逐字提示词——这条路对所有下载版本都有效。

问题 3：输出被 "###" 截断

提示词的结尾本来就有一个 "### Rewritten:" 标记，而少数正常改写输出里会自然出现 "###"。如果你把 "###" 设成了停止符，这些正常输出就会在中间被拦腰截断。

解决办法很简单：删掉所有停止符，让模型自己靠 EOS 结束。

问题 4：改写照抄草稿

每次输出都是一次全新采样，运气不好时结果会和草稿几乎一样。对策：

• 确认 temperature 是 1.0 而不是 0；
• 直接再采一次，多数情况下第二次就好很多；
• 批量处理长文时，hz命令行工具和批量脚本都会在"照抄率"超阈值时自动重采一次，并保留抄得少的那版（见 USAGE.md 第 9、14 节）。

中文草稿天生更容易被照抄：评测里 204 篇中文改写给 14 篇照抄超过 35%，英文只有 420 篇里的 1 篇。改中文稿时请多留一份心。

问题 5：胡言乱语、用词古怪、句子反复重复

绝大多数是采样参数和评测时不一致导致的，按这张表逐项核对：

在请求里显式写死这 5 个值。2026-10-04 之后的 GGUF 文件已把这些默认值写进文件元数据，llama.cpp 在请求没指定时会自动采用。

问题 6：改写在句子中间断了

两个原因：输出上限（n_predict/max_tokens）太小，或上下文（8192 token）被草稿占满了。对策：

• 输出上限给草稿 token 数的约 2.5 倍（App 的算法是 256～2048 之间取 2.5 倍），固定填 2048 也安全；
• llama-server 用-c 8192 -np 1启动，把整个上下文留给单请求；
• 长文按段落切开、逐段改写，不要从句子中间切断。超过几段的长文档直接交给hz命令，它自动完成切块、保留标题和代码结构、逐块检查（详见 USAGE.md 第 14 节）。

问题 7：加载时内存不够（Out of memory）

换更小的量化文件：

也可以调低-ngl，把更少的层放到显卡上。

问题 8：跑得特别慢

九成是在用 CPU 跑。看 llama.cpp 日志里的offloaded N/N layers：如果 offload 的层数是 0，就说明模型整个落在了 CPU 上。装上对应 GPU 的版本（Mac 用 Metal、NVIDIA 用 CUDA、其他显卡用 Vulkan）即可。参考速度：M5 Max 上 Q8_0 走 GPU 约 36–38 tokens/s，一封百词邮件约 3.6 秒。

问题 9：下载时 404

文件名写错了。别猜，直接用 USAGE.md 第 2 节里的准确文件名，例如humanizer-12b-Q8_0.gguf。

问题 10：指纹自检不通过

提示词拼一个草稿 "X" 做 sha256，前 16 位十六进制必须是cc51d66b4c593fbe。如果不是，说明你的提示词和训练时不一致：少了一个空行、指令被改写或翻译、多加了系统提示，都会导致失败。

解决办法：不要手敲提示词，直接从 prompt_format.json 读取instr和sep两个字段，按instr + 空行 + 草稿（去首尾空白）+ sep拼接。注意：中文草稿也用这段英文指令，不要翻译成中文。

1 分钟自检：确认环境没问题

AGENTS.md 第 8 节自带一个只用标准库的自检脚本：它把评测集里的一篇真实草稿发给服务器，检查提示词格式、接口是否正确、有没有聊天模板标记泄漏、有没有照抄草稿。输出PASS就说明服务器、模型文件和提示词都接对了；如果只出现"某个数字没找到"的 NOTE，那多半是采样小失误，再跑一次通常会消失。

避免复发：让 humanizer 输出稳定的 5 个习惯

1. 每次请求都核对采样参数：temperature 1.0、top-p 0.95、top-k 0、min-p 0、repeat_penalty 1.0，不设停止符；
2. 长文一定分段：按段落切块、逐块改写，拼回后从头到尾读一遍；
3. 输出里的数字、日期、人名要核对：评测里 420 篇英文改写有 376 篇没有事实问题，但每 20 篇仍可能有一个词出差错；
4. 结果和草稿太像就重采一次：每次输出都是新的采样，不必纠结于第一次；
5. 发送前检查格式：主题行、列表、落款偶尔会丢（420 篇里有 28 篇丢了格式元素），发现就补上。

完整文档：英文版 USAGE.md、中文版 USAGE.zh.md。这是一个改你自己草稿的写作工具：如果学校、单位或出版方对 AI 辅助写作有规定，请按规定执行。

【免费下载链接】humanizer项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/jialinyyzz/humanizer