Update app.py

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@@ -2,7 +2,7 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 
-# Cargar el modelo y el tokenizador en su versión funcional
+# Cargar el modelo más estable
 model_name = "BSC-LT/salamandra-2b"
 
 if "tokenizer" not in globals():
@@ -13,13 +13,17 @@ if "model" not in globals():
     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
     model.eval()  
 
-# Función de humanización con los parámetros que mejor funcionaban
+# 🔹 Función optimizada para forzar la humanización
 def humanize_text(input_text):
     system_prompt = (
-        "Reescribe el siguiente texto de manera más clara, natural y atractiva, "
-        "sin cambiar su significado. Reformula frases rígidas y estructuradas para "
-        "que sean más fluidas y conversacionales, pero sin perder precisión. "
-        "Evita tecnicismos y burocracia innecesaria."
+        "Reescribe el siguiente texto con un estilo más natural y conversacional, "
+        "como si fuera escrito por una persona real. Reformula frases rígidas para "
+        "hacerlas más dinámicas, sin cambiar el significado ni omitir información clave. "
+        "Evita redundancias y usa un lenguaje más fluido y moderno.\n\n"
+        "**Ejemplo de reescritura:**\n"
+        "**Texto original:** 'Se informa a los usuarios que el acceso al sistema debe realizarse antes de la fecha límite.'\n"
+        "**Texto humanizado:** 'Recuerda acceder al sistema antes de la fecha límite para evitar problemas.'\n\n"
+        "Ahora reescribe el siguiente texto:"
     )
 
     prompt = f"{system_prompt}\n\nTexto original: {input_text}\n\nTexto humanizado:"
@@ -29,12 +33,12 @@ def humanize_text(input_text):
     outputs = model.generate(
         inputs.input_ids,
         attention_mask=inputs.attention_mask,
-        max_new_tokens=130,  # 🔹 Mantiene equilibrio entre reformulación y velocidad
-        min_length=50,  # 🔹 Evita respuestas demasiado cortas
-        do_sample=True,  # 🔹 Mantiene variabilidad sin ralentizar
-        temperature=0.75,  # 🔹 Buen balance entre creatividad y rapidez
-        top_p=0.9,  # 🔹 Mantiene coherencia en la reescritura
-        repetition_penalty=1.05,  # 🔹 Reduce repeticiones sin afectar fluidez
+        max_new_tokens=140,  # 🔹 Balance entre reformulación y velocidad
+        min_length=50,  # 🔹 Evita respuestas cortas
+        do_sample=True,  # 🔹 Mayor variabilidad en respuestas
+        temperature=0.85,  # 🔹 Aumentamos creatividad para forzar reformulación
+        top_p=0.92,  # 🔹 Mayor probabilidad de palabras más naturales
+        repetition_penalty=1.08,  # 🔹 Evita respuestas repetitivas
         num_return_sequences=1,  # 🔹 Solo una respuesta bien formulada
     )
 
@@ -42,7 +46,7 @@ def humanize_text(input_text):
 
 # Interfaz en Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Versión Óptima Restaurada)")
+    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Forzando Reformulación)")
     input_text = gr.Textbox(label="Pega aquí el texto generado por IA para humanizar")
     output_text = gr.Textbox(label="Texto humanizado por ALIA", interactive=False)
     submit_button = gr.Button("Humanizar Texto")