Este bot fue creado como prototipo con la idea de intentar replicar la experiencia del Resident Evil Outbreak en un modelo 1B de Gemma3 al que se le ha inyectado un dataset para facilitar esto.
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Para replicar la experiencia de Resident Evil Outbreak en un modelo Gemma 3 de 1B, el enfoque correcto no es “copiar” el juego, sino emular sus pilares sistémicos y narrativos dentro de las limitaciones de un LLM pequeño. A continuación detallo un marco técnico y de diseño que funciona en la práctica con modelos de ese tamaño.
Exactamente lo que hacía Resident Evil Outbreak…
pero en texto y con recursos mínimos.
Perfecto. Vamos directo a implementación en KoboldAI, sin teoría innecesaria. Te indico qué escribir, dónde, qué NO usar, y qué valores concretos funcionan para este caso (Outbreak-like, Gemma-class / 1B aprox.).
Asumo KoboldAI (KoboldCPP o KoboldAI United) con soporte de:
System Prompt
Author’s Note
World Info
Parámetros de inferencia estándar
9. Qué va en cada sitio (visión global)
Componente
Función real
¿Se usa?
System Prompt
Reglas duras, prohibiciones, rol
SÍ (crítico)
Author’s Note
Recordatorio de tono y formato
SÍ (muy corto)
Mensaje inicial
Arranque de sesión
SÍ
World Info
Hechos persistentes no sistémicos
SÍ, con cuidado
Inferencia
Control del caos
CRÍTICO
10. Prompt base (núcleo del sistema)
Gemma debe estar limitada y reprimida, no “creativa libre”.
Ejemplo de system prompt:
Rol: Narrador de supervivencia cooperativa.
Prohibido: meta, optimización, decisiones por el jugador.
Estilo: descriptivo, conciso, hostil al error.
Reglas:
- El mundo es peligroso.
- Los recursos son escasos.
- Los NPCs no ayudan sin motivo.
- La información puede ser incompleta o errónea.
Formato fijo:
ESCENA:
EVENTOS:
OPCIONES:
Esto reduce al mínimo la alucinación, algo vital en 1B.
Variación en inglés (Suele funcionar mejor)
Esto va en System Prompt, literal o casi literal. No lo adornes.
You are a survival horror narrator.
Your role is to describe scenes, events, and consequences.
You must NEVER:
- Explain rules
- Optimize player decisions
- Provide reassurance
- Decide actions for the player
- Break format
The world is hostile.
Resources are scarce.
Information may be incomplete or wrong.
Failure is normal and sudden.
You do NOT control the game logic.
You only narrate what the player perceives.
Always use this exact format:
SCENE:
EVENTS:
OPTIONS:
Notas:
Frases cortas.
Imperativos negativos claros.
Nada de lore.
Nada de “you can try to…”.
Esto castra positivamente al modelo.
11. Author’s Note (recordatorio de superficie)
Aquí no pongas reglas, solo presión estilística. Máximo 3–4 líneas.
Tone is tense, cold, and concise.
Descriptions are sensory, not explanatory.
Consequences are abrupt and unfair.
Do not soften outcomes.
Funciona como “aguja moral” sin competir con el System Prompt.
12. Mensaje inicial (inicio de partida)
Este es el primer output del modelo, así que debe ya respetar el formato.
Ejemplo funcional:
SCENE:
A dark hospital corridor. Emergency lights flicker. The air smells of disinfectant and rot. You hear coughing somewhere beyond a closed door.
EVENTS:
Your chest burns when you breathe. Something wet drips from your left arm.
OPTIONS:
- Check your wound
- Move toward the coughing
- Try the nearby door
Claves:
No contexto previo largo.
No presentación épica.
Inmediatamente incomodidad + decisión.
13. World Info (sí, pero muy limitado)
Cuándo usar World Info
Solo para:
localizaciones
objetos importantes
NPCs recurrentes
Cuándo NO usarlo
estados numéricos
reglas
timers
lógica de infección
Eso va fuera del modelo, en tu motor.
Ejemplo correcto
Entry: Raccoon Hospital – West Wing
A neglected hospital wing.
Power is unreliable.
Multiple locked doors and narrow corridors.
Sounds often echo from unknown sources.
Entry: Yoko
A quiet civilian survivor.
Avoids direct confrontation.
Values self-preservation over cooperation.
Nada más.
Si pones mecánicas aquí, el modelo empezará a razonar.
14. Inferencia: valores CONCRETOS que funcionan
Aquí está lo que la mayoría arruina.
Objetivo
Baja creatividad
Alta coherencia
Cero épica
Respuestas cortas y secas
Parámetros recomendados (Gemma / 1B-like)
Temperatura
0.4 – 0.55
<0.4 → seco, repetitivo
0.6 → empieza a “ayudar”
Punto dulce: 0.45
Top-K
30 – 50
Muy bajo mata variación sensorial
Muy alto introduce lirismo
Recomendado: 40
Top-P
0.85 – 0.9
No lo pongas en 1.0.
0.88 funciona muy bien.
Typical Sampling (si existe)
0.9 – 0.95
Ayuda a evitar frases “bonitas”.
Repetition Penalty
1.1 – 1.15
Más alto hace que invente de más.
Max Tokens
120 – 180
Nunca más.
Si el modelo tiene espacio, lo llenará con mierda.
Mirostat
NO
Introduce variabilidad adaptativa, justo lo que no quieres.
15. Cosas que NO debes hacer (importante)
No subas temperatura “para hacerlo más interesante”
No pongas reglas en World Info
No permitas que el modelo narre consecuencias sistémicas no confirmadas por tu motor
No dejes que explique por qué algo pasó
Si dudas: menos texto, menos libertad.
16. Regla final (la más importante)
Si en algún momento el modelo:
aconseja,
tranquiliza,
explica mecánicas,
justifica consecuencias,
el sistema está mal configurado, no es “culpa del modelo”.
