NeuroBait: IA que enciende dopamina para ADHD | Keryc
NeuroBait nace de una observación doméstica y de una pregunta sencilla: ¿qué provoca que una persona con ADHD deje de quedarse paralizada frente a una tarea? No fue un test ni una lista de verificación. Fue un pequeño chispazo: una frase breve, cálida y accionable que hace que empezar deje de parecer imposible.
Qué es NeuroBait
NeuroBait es un modelo afinado para producir micro-intervenciones conversacionales: respuestas de 3 a 6 frases, cálidas, sin etiquetas clínicas ni muros de bullets. Su objetivo no es diagnosticar ni planificar en exceso, sino encender dopamina suficiente para mover la mano y hacer una sola cosa pequeña ahora.
¿Por qué esto importa? Porque para muchas personas con ADHD el problema no es saber qué hacer, sino iniciar la acción. Una lista de tareas bonita puede ser otra barrera. NeuroBait busca cerrar ese hueco entre saber y empezar.
No trae culpa ni sermones. Te devuelve la sensación de ser el protagonista que actúa, no el paciente que debe mejorar.
Cómo se entrenó (detalles técnicos)
El proyecto eligió google/gemma-3-12b-it como base: la variante densa de Gemma 3 de 12B ajustada con Gemma3ForConditionalGeneration. Se aplicó fine-tuning con técnicas ligeras para mantener la factibilidad en coste y despliegue.
Parámetros clave del entrenamiento:
Técnica: fine-tuning con PEFT (low-rank adapters), para modificar el comportamiento sin reentrenar todo el modelo.
Configuración: r=16, alpha=16, dropout=0.3.
Optimización: tasa de aprendizaje 2e-4.
Batch: 1 con grad_accum 8.
Secuencia máxima: 2048 tokens.
Marcadores de turno: \<start_of_turn>user\n y \<start_of_turn>model\n para preservar contexto conversacional.
save_strategy="no" para evitar un bug conocido de TRL relacionado con checkpoints.
¿Por qué estas elecciones? Gemma 3 ofrece una base robusta para generación condicionada; PEFT permite experimentar rápido y con presupuesto moderado; las configuraciones r/alpha y dropout buscan un equilibrio entre capacidad de adaptación y estabilidad.
Qué aprendió el modelo (comportamiento emergente)
El modelo base, sin afinar, tendía a devolver formatos clásicos: títulos, bullets, listas de pasos. Eso es útil para muchos escenarios, pero para una persona paralizada ese formato puede ser intimidante.
Después del fine-tuning, NeuroBait cambió en tipo, no solo en tono:
Respuestas más cortas y fluidas, en prosa cálida.
Pregunta antes de asumir, para personalizar la salida.
Rehace el contexto de manera que la respuesta se sienta escrita para ti, no para un usuario genérico.
Propone una única acción inmediata y muy concreta: "Saca una camisa de la pila" en lugar de "organiza la ropa".
Eso es importante: no se trata de psicología de manual, sino de empujar el sistema nervioso hacia una pequeña recompensa que haga lo siguiente posible.
Evaluación y limitaciones
La evaluación hasta ahora es mayormente cualitativa y basada en observación real: el creador lo probó con alguien cercano (su esposa) y con otros usuarios en escenarios cotidianos. Los resultados anecdóticos indican que la técnica ayuda a iniciar acciones en muchos casos.
Limitaciones conocidas:
Falta de métricas cuantitativas públicas por ahora; no hay benchmarks formales tipo F1 o ROUGE aplicados a esta tarea humana-centrada.
Riesgo de respuestas fuera de contexto si el prompt no contiene suficiente información relevante.
No es una terapia ni reemplaza apoyo clínico; es una herramienta de apoyo para la iniciación de tareas.
Importante: la eficacia depende mucho de la calidad del contexto y de la sensibilidad del modelo para evitar paternalismo o instrucciones inapropiadas.
Consideraciones éticas y de despliegue
Al diseñar herramientas para neurodivergencias hay que evitar dos trampas: diseñar para en vez de con la comunidad, y escatimar en pruebas de seguridad. NeuroBait reconoce eso y apunta a abrir pesos y pipeline para revisión comunitaria.
Puntos prácticos de despliegue:
Mantener la latencia baja para respuestas rápidas; usar inferencia optimizada en GPUs/TPUs o servidores con batch pequeño.
Control de prompts y filtros de seguridad para evitar sugerencias dañinas.
Retroalimentación continua con usuarios reales para ajustar tono y límites.
Próximos pasos
El plan del proyecto incluye:
Publicar pesos y pipeline completo para auditoría y contribuciones.
Soporte bilingue (inglés e indonesio de inicio) y luego más idiomas.
Desarrollo colaborativo con la comunidad ADHD para iterar en voz, límites y casos de fallo.
Si tienes ADHD o conoces a alguien que lo tenga, esto no es un experimento distante: es un prototipo que empezó en un patio trasero y quiere crecer con la comunidad. ¿Te animas a probarlo y decir dónde molesta? Esa retroalimentación es la materia prima del proyecto.
Recursos y prueba
Puedes probar la demo en Hugging Face Spaces y ver cómo responde en situaciones reales. Es una forma directa de entender si esta estrategia de "pequeña chispa" funciona para ti o para alguien que conoces.
