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@@ -147,8 +147,8 @@ Here is an example of generation for Wikipedia page disambiguation:
 ```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-historic-multilingual")
-model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-historic-multilingual").eval()
 sentences = ["[START] United Press [END] - On the home front, the British populace remains steadfast in the face of ongoing air raids.",
              "In [START] London [END], trotz der Zerstörung, ist der Geist der Menschen ungebrochen, mit Freiwilligen und zivilen Verteidigungseinheiten, die unermüdlich arbeiten, um die Kriegsanstrengungen zu unterstützen.",
@@ -174,8 +174,8 @@ Example with simulated OCR noise:
 ```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-historic-multilingual")
-model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-historic-multilingual").eval()
 sentences = ["[START] Un1ted Press [END] - On the h0me fr0nt, the British p0pulace remains steadfast in the f4ce of 0ngoing air raids.",
              "In [START] Lon6on [END], trotz d3r Zerstörung, ist der Geist der M3nschen ungeb4ochen, mit Freiwilligen und zivilen Verteidigungseinheiten, die unermüdlich arbeiten, um die Kriegsanstrengungen zu unterstützen.",

 ```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-hipe-multilingual")
+model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-hipe-multilingual").eval()
 sentences = ["[START] United Press [END] - On the home front, the British populace remains steadfast in the face of ongoing air raids.",
              "In [START] London [END], trotz der Zerstörung, ist der Geist der Menschen ungebrochen, mit Freiwilligen und zivilen Verteidigungseinheiten, die unermüdlich arbeiten, um die Kriegsanstrengungen zu unterstützen.",
 ```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-hipe-multilingual")
+model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-hipe-multilingual").eval()
 sentences = ["[START] Un1ted Press [END] - On the h0me fr0nt, the British p0pulace remains steadfast in the f4ce of 0ngoing air raids.",
              "In [START] Lon6on [END], trotz d3r Zerstörung, ist der Geist der M3nschen ungeb4ochen, mit Freiwilligen und zivilen Verteidigungseinheiten, die unermüdlich arbeiten, um die Kriegsanstrengungen zu unterstützen.",