한 작성자는 Grammarly 대신 로컬 언어모델에 오탈자, 문법과 어색한 표현만 최소 수정하도록 지시하는 교정 흐름을 소개했다. 문장과 어조를 이유 없이 다시 쓰지 말라는 조건을 반복해 원래 목소리를 보존했고, 8GB MacBook과 소형 모델 활용 경험을 설명했다. 초안을 클라우드에 붙여 넣지 않을 수 있다는 장점이 있지만 모델별 정확도를 측정한 시험은 아니다. 완전한 오프라인 실행인지 확인하고 원문과 수정본을 대조해야 하며, 모델 사용 자체가 무조건적인 문체 보존이나 개인정보 보호를 보장하지는 않는다.
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로컬 LLM 교정 사용기, 문체 유지와 초안 외부 전송 축소
모델 크기보다 수정 범위를 좁히는 지시가 중요하며 품질과 정보 유출 방지는 실행 환경에 달려 있다.