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@@ -2,7 +2,7 @@ import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
 
-# Cargar el modelo más estable
+# Cargar el modelo estable
 model_name = "BSC-LT/salamandra-2b"
 
 if "tokenizer" not in globals():
@@ -13,16 +13,17 @@ if "model" not in globals():
     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
     model.eval()  
 
-# 🔹 Función optimizada para forzar la humanización
+# 🔹 Función optimizada para forzar un tono más natural
 def humanize_text(input_text):
     system_prompt = (
-        "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"
+        "Reescribe el siguiente texto de manera más natural y conversacional, como si estuvieras explicándoselo a un amigo. "
+        "Evita palabras complejas innecesarias y haz que fluya mejor, sin cambiar su significado. "
+        "Hazlo más atractivo y fácil de leer.\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"
+        "**Texto original:** 'La organización ha optimizado sus procesos para maximizar la eficiencia.'\n"
+        "**Texto humanizado:** 'Ahora la organización trabaja de manera más eficiente gracias a procesos optimizados.'\n\n"
+        "**Texto original:** 'Se requiere el acceso al sistema antes de la fecha límite establecida.'\n"
+        "**Texto humanizado:** 'Asegúrate de ingresar al sistema antes de la fecha límite para evitar problemas.'\n\n"
         "Ahora reescribe el siguiente texto:"
     )
 
@@ -35,10 +36,10 @@ def humanize_text(input_text):
         attention_mask=inputs.attention_mask,
         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
+        do_sample=True,  # 🔹 Mantiene variabilidad en respuestas
+        temperature=0.9,  # 🔹 Aumentamos creatividad para forzar reformulación
+        top_p=0.95,  # 🔹 Permite opciones más variadas
+        repetition_penalty=1.02,  # 🔹 Evita que repita estructuras del texto original
         num_return_sequences=1,  # 🔹 Solo una respuesta bien formulada
     )
 
@@ -46,7 +47,7 @@ def humanize_text(input_text):
 
 # Interfaz en Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Forzando Reformulación)")
+    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Tono más natural)")
     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")