Update app.py

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@@ -13,13 +13,18 @@ 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
 
-# Función exclusiva para humanización de texto con enfoque en marketing
+# Función de humanización de texto con enfoque en contenido persuasivo
 def humanize_text(input_text):
     system_prompt = (
-        "Reescribe el siguiente texto con un tono claro, natural y persuasivo, "
-        "haciéndolo más cercano y atractivo para el lector. "
-        "Evita estructuras robóticas y haz que fluya de manera más orgánica. "
-        "No cambies el significado ni elimines información importante."
+        "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:"
     )
 
     prompt = f"{system_prompt}\n\nTexto original: {input_text}\n\nTexto humanizado:"
@@ -29,12 +34,12 @@ def humanize_text(input_text):
     outputs = model.generate(
         inputs.input_ids,
         attention_mask=inputs.attention_mask,
-        max_new_tokens=120,  # 🔹 Reduce la generación excesiva de texto
-        min_length=50,  # 🔹 Mantiene respuestas completas pero sin excesos
-        do_sample=False,  # 🔹 Desactiva muestreo para respuestas más rápidas
-        temperature=0.7,  # 🔹 Menos procesamiento interno, mantiene calidad
+        max_new_tokens=140,  # 🔹 Mantiene 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
         top_p=0.9,  # 🔹 Mantiene coherencia en la reescritura
-        repetition_penalty=1.02,  # 🔹 Reduce repeticiones sin limitar la fluidez
+        repetition_penalty=1.05,  # 🔹 Evita repeticiones sin restringir demasiado
         num_return_sequences=1,  # 🔹 Genera solo una respuesta bien formulada
     )
 
@@ -42,7 +47,7 @@ def humanize_text(input_text):
 
 # Interfaz en Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Optimización de Velocidad)")
+    gr.Markdown("# ✍️ Humanización de Texto con ALIA (Corrección de Reescritura)")
     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")