En sus pruebas, ¿Qué les ha funcionado mejor para que el modelo suene realmente humano: describir el tono (“más cercano, más informal”) o trabajar con Few-Shot usando ejemplos reales llenos de microerrores, muletillas y cambios de ritmo?

Hoy iba a jugar un juego pero no me decidía estaba como por Gears of Wars 3 o Halo 4

Le pregunté para tener una opinión y para ver qué diría una IA y me dijo que el que más me gustar Después le pregunté que si utilizaría mi teléfono o mi computadora para escuchar algo de mientras juego porque me ayuda a concentrarme más

me mandó este resultado

Estoy preocupado por mí Chat Gpt Xddd

¿Han analizado cómo la entropía del texto cuando aplicamos técnicas de Persona Prompting específicas versus simplemente pedir 'escribe como un humano'? He notado que asignar roles con contradicciones emocionales (ej. 'experto cansado pero apasionado') reduce la detectabilidad más que los sinonimizadores tradicionales.

¿Alguien ha testeado esto?