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@@ -30,7 +30,7 @@ This model is limited by its training dataset of entity-annotated news articles
 
 ```python
 
-model_tuned = RobertaForTokenClassification.from_pretrained("./results/checkpoint-final/")
+model = RobertaForTokenClassification.from_pretrained("julian-schelb/roberta-ner-multilingual/")
 
 text = "Für Richard Phillips Feynman war es immer wichtig in New York, die unanschaulichen Gesetzmäßigkeiten der Quantenphysik Laien und Studenten nahezubringen und verständlich zu machen."
 
@@ -40,7 +40,7 @@ inputs = tokenizer(
 )
 
 with torch.no_grad():
-    logits = model_tuned(**inputs).logits
+    logits = model(**inputs).logits
 
 predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)