Update app.py

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@@ -2,29 +2,24 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 
-# Cargar el modelo y el tokenizador solo una vez para evitar recargas
+# Cargar el modelo más estable que funcionó bien en pruebas anteriores
 model_name = "BSC-LT/salamandra-2b"
 
 if "tokenizer" not in globals():
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
-    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  # 🔹 Evita errores de atención
+    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  
 
 if "model" not in globals():
     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
-    model.eval()  # 🔹 Optimiza la inferencia para que sea más rápida
+    model.eval()  
 
-# Función de humanización de texto con enfoque en contenido persuasivo
+# Función de humanización con el mejor ajuste probado
 def humanize_text(input_text):
     system_prompt = (
-        "Reescribe el siguiente texto de manera más natural, clara y persuasiva, "
-        "haciéndolo más cercano y atractivo para el lector. Reformula las oraciones "
-        "para que sean más dinámicas y menos rígidas, pero sin perder información clave. "
-        "Evita frases genéricas y reemplázalas por expresiones más auténticas. "
-        "Aquí tienes un ejemplo de cómo debería sonar la reescritura:\n\n"
-        "Ejemplo:\n"
-        "Texto original: 'Nuestro software es la mejor opción para cualquier empresa.'\n"
-        "Texto humanizado: 'Si buscas una herramienta que realmente optimice tu negocio, nuestro software puede ser justo lo que necesitas.'\n\n"
-        "Ahora reescribe el siguiente texto:"
+        "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."
     )
 
     prompt = f"{system_prompt}\n\nTexto original: {input_text}\n\nTexto humanizado:"
@@ -34,12 +29,12 @@ def humanize_text(input_text):
     outputs = model.generate(
         inputs.input_ids,
         attention_mask=inputs.attention_mask,
-        max_new_tokens=140,  # 🔹 Mantiene equilibrio entre reformulación y velocidad
+        max_new_tokens=130,  # 🔹 Equilibrio entre reformulación y velocidad
         min_length=50,  # 🔹 Evita respuestas demasiado cortas
-        do_sample=True,  # 🔹 Reactivamos la variabilidad para que reformule mejor
-        temperature=0.78,  # 🔹 Ajustamos la creatividad sin perder precisión
+        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,  # 🔹 Evita repeticiones sin restringir demasiado
+        repetition_penalty=1.05,  # 🔹 Evita repeticiones sin afectar fluidez
         num_return_sequences=1,  # 🔹 Genera solo una respuesta bien formulada
     )
 
@@ -47,7 +42,7 @@ def humanize_text(input_text):
 
 # Interfaz en Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Corrección de Reescritura)")
+    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Versión Óptima)")
     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")