pipe = pipeline(
    "text2text-generation",
    model="jbochi/flan-t5-base-spelling",
    token=access_token
)
   
def fix_spelling(input_sentence):
    output = pipe("proofread: " + input_sentence, max_length=100)
    return output[0]['generated_text']
   
print(fix_spelling("lets do a comparsion"))
#lets do a comparison

Intended uses & limitations

Intented for research purposes.

It may produce artifacts.
It doesn't support languages other than English.
It was fine-tuned with a max_length of 100 tokens.

Training and evaluation data

Data from oliverguhr/spelling, with a "proofread: " prefix added to every example.

The model was only evaluated on the first 100 test examples only during training.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 0.0001 (probably too high)
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Rouge1	Rouge2	Rougel	Rougelsum	Gen Len
0.412	0.01	1000	0.3298	95.7852	91.7559	95.7602	95.7515	33.6
0.3593	0.01	2000	0.3301	95.8348	91.8272	95.8136	95.8144	33.55
0.3558	0.02	3000	0.3235	95.7455	91.6348	95.7048	95.7262	33.51
0.3242	0.03	4000	0.3359	95.863	91.8177	95.8296	95.8436	33.49
0.313	0.03	5000	0.3359	95.6728	91.4223	95.6613	95.6584	33.54
0.3123	0.04	6000	0.3441	95.8138	91.8344	95.7997	95.8025	33.6
0.3099	0.05	7000	0.3321	95.8138	91.8344	95.7997	95.8025	33.62
0.2958	0.05	8000	0.3269	95.8108	91.664	95.7949	95.7904	33.54
0.2749	0.06	9000	0.3237	95.758	91.7913	95.7622	95.7659	33.59
0.2841	0.07	10000	0.3114	95.8508	91.8853	95.8329	95.832	33.51
0.2772	0.07	11000	0.3206	95.8584	91.9881	95.853	95.864	33.54
0.2875	0.08	12000	0.3164	95.824	91.8821	95.8201	95.8307	33.56
0.3008	0.09	13000	0.3202	95.9349	92.075	95.9245	95.9207	33.55
0.288	0.09	14000	0.3140	95.7841	91.7283	95.7548	95.7585	33.42
0.2866	0.1	15000	0.3207	95.8259	91.8816	95.8057	95.8181	33.57
0.284	0.11	16000	0.3177	95.8209	91.8465	95.7971	95.7896	33.59
0.2574	0.11	17000	0.3146	95.8119	91.8995	95.7928	95.794	33.55
0.2807	0.12	18000	0.3214	95.7925	91.8605	95.769	95.7734	33.55
0.2742	0.13	19000	0.3185	95.8752	91.9684	95.8473	95.8513	33.49
0.2784	0.13	20000	0.3237	95.8729	92.0086	95.8636	95.8659	33.53
0.2768	0.14	21000	0.3187	95.6921	91.5779	95.6763	95.6681	33.44
0.2789	0.15	22000	0.3245	95.786	91.8861	95.7659	95.7607	33.5
0.2422	0.15	23000	0.3285	95.8421	91.9532	95.8388	95.8337	33.59
0.2838	0.16	24000	0.3186	95.5789	91.3976	95.5557	95.5694	33.56
0.2603	0.17	25000	0.3268	95.7276	91.6634	95.7156	95.7154	33.55
0.2622	0.17	26000	0.3230	95.808	91.9242	95.8018	95.7992	33.58
0.264	0.18	27000	0.3143	95.7982	91.8439	95.803	95.7941	33.6
0.26	0.19	28000	0.3245	95.7435	91.7233	95.7274	95.7203	33.6
0.2644	0.19	29000	0.3173	95.7982	91.8439	95.803	95.7941	33.56
0.2619	0.2	30000	0.3234	95.6744	91.5742	95.669	95.6593	33.57
0.2621	0.21	31000	0.3211	95.8658	91.9664	95.8593	95.8504	33.56
0.247	0.21	32000	0.3232	95.7248	91.4886	95.7127	95.7006	33.57
0.2428	0.22	33000	0.3206	95.8412	91.9314	95.8346	95.826	33.56
0.2389	0.23	34000	0.3125	95.7443	91.724	95.7435	95.7439	33.57
0.2634	0.23	35000	0.3205	95.8085	91.863	95.8091	95.805	33.56
0.2552	0.24	36000	0.3112	95.7519	91.7062	95.7286	95.744	33.54
0.2554	0.25	37000	0.3141	95.736	91.7453	95.7348	95.7258	33.56
0.2587	0.25	38000	0.3140	95.7572	91.6578	95.7428	95.7436	33.48
0.2521	0.26	39000	0.3146	95.7416	91.4858	95.7294	95.7293	33.47
0.2625	0.27	40000	0.3175	95.69	91.5155	95.6853	95.6856	33.53
0.2459	0.27	41000	0.3094	95.7464	91.7371	95.7353	95.7386	33.57
0.245	0.28	42000	0.3132	95.7602	91.7861	95.7498	95.7554	33.61
0.2403	0.29	43000	0.3169	95.6634	91.593	95.6744	95.6835	33.57
0.2516	0.29	44000	0.3146	95.6702	91.4878	95.6453	95.6495	33.53
0.2463	0.3	45000	0.3082	95.6617	91.5631	95.6687	95.6628	33.61
0.23	0.31	46000	0.3109	95.7859	91.8242	95.7675	95.7743	33.55
0.2486	0.31	47000	0.3116	95.8384	91.8854	95.8349	95.8324	33.5
0.249	0.32	48000	0.3129	95.7614	91.7998	95.7548	95.7663	33.53
0.2285	0.33	49000	0.3149	95.7684	91.7453	95.7513	95.761	33.56
0.2447	0.33	50000	0.3133	95.7226	91.7332	95.7089	95.7118	33.55
0.2374	0.34	51000	0.3096	95.7373	91.772	95.7205	95.7261	33.57
0.2361	0.35	52000	0.3156	95.8283	92.0269	95.8162	95.8259	33.6
0.2408	0.35	53000	0.3098	95.6854	91.7511	95.6702	95.6927	33.63
0.2419	0.36	54000	0.3140	95.5872	91.3338	95.5907	95.6066	33.54
0.2436	0.37	55000	0.3134	95.7498	91.8573	95.7465	95.7411	33.54
0.2396	0.37	56000	0.3138	95.7169	91.7169	95.698	95.7106	33.51
0.2315	0.38	57000	0.3122	95.809	91.9188	95.8006	95.7915	33.49
0.2298	0.39	58000	0.3181	95.6967	91.6519	95.6813	95.6906	33.49
0.2345	0.39	59000	0.3173	95.7213	91.6964	95.7225	95.7077	33.5
0.2323	0.4	60000	0.3169	95.6666	91.543	95.6482	95.6599	33.58
0.236	0.41	61000	0.3164	95.7845	91.8149	95.7699	95.7677	33.56
0.2246	0.41	62000	0.3110	95.6412	91.4598	95.6383	95.6356	33.5
0.2267	0.42	63000	0.3088	95.7137	91.6683	95.706	95.7034	33.53
0.232	0.43	64000	0.3105	95.7599	91.7777	95.7602	95.7566	33.56
0.2123	0.43	65000	0.3082	95.6892	91.6144	95.6855	95.6935	33.57
0.2195	0.44	66000	0.3053	95.7095	91.7089	95.7063	95.7029	33.54
0.2434	0.45	67000	0.3093	95.8082	91.8858	95.7912	95.7946	33.52
0.2336	0.45	68000	0.3050	95.814	91.8745	95.8045	95.7973	33.55
0.2326	0.46	69000	0.3029	95.7247	91.7338	95.7163	95.7136	33.51
0.2454	0.47	70000	0.3123	95.7778	91.7202	95.7531	95.7492	33.48
0.2402	0.47	71000	0.3090	95.7694	91.6795	95.766	95.7524	33.47
0.2233	0.48	72000	0.3100	95.7594	91.7237	95.7389	95.7391	33.53
0.2199	0.49	73000	0.3135	95.7177	91.6686	95.7014	95.7123	33.47
0.2205	0.49	74000	0.3116	95.714	91.5665	95.7022	95.7061	33.51
0.2178	0.5	75000	0.3120	95.7485	91.6867	95.7277	95.7411	33.54
0.2226	0.51	76000	0.3130	95.7285	91.6919	95.7199	95.7192	33.5
0.2199	0.51	77000	0.3123	95.7969	91.8832	95.7934	95.7782	33.48
0.2177	0.52	78000	0.3090	95.7166	91.7218	95.7148	95.7098	33.55
0.216	0.53	79000	0.3024	95.6977	91.689	95.7016	95.6875	33.53
0.2252	0.53	80000	0.3057	95.6664	91.6233	95.6616	95.6674	33.54
0.2209	0.54	81000	0.3057	95.4622	91.2615	95.4438	95.4563	33.54
0.2134	0.55	82000	0.3107	95.6903	91.6428	95.686	95.6862	33.53
0.2174	0.55	83000	0.3078	95.7232	91.6865	95.7109	95.7141	33.58
0.2217	0.56	84000	0.3062	95.6664	91.6233	95.6616	95.6674	33.55
0.2186	0.57	85000	0.3096	95.5492	91.3676	95.5382	95.5372	33.54
0.2192	0.57	86000	0.3070	95.6729	91.4616	95.6675	95.6665	33.52
0.2315	0.58	87000	0.3034	95.5492	91.3676	95.5382	95.5372	33.54
0.2248	0.59	88000	0.3023	95.7411	91.6705	95.7342	95.7318	33.55
0.2193	0.59	89000	0.3061	95.7364	91.709	95.7285	95.7354	33.57
0.2212	0.6	90000	0.3061	95.6604	91.5168	95.6399	95.6356	33.57
0.2287	0.61	91000	0.3073	95.7703	91.7829	95.7669	95.7617	33.57
0.239	0.61	92000	0.3063	95.7232	91.6865	95.7109	95.7141	33.59
0.2113	0.62	93000	0.3123	95.6757	91.4957	95.6738	95.6683	33.56
0.2259	0.63	94000	0.3110	95.6757	91.4957	95.6738	95.6683	33.56
0.2178	0.63	95000	0.3142	95.6548	91.4577	95.6529	95.6478	33.57
0.2288	0.64	96000	0.3051	95.7232	91.6865	95.7109	95.7141	33.59
0.2051	0.65	97000	0.3073	95.761	91.7916	95.7624	95.7573	33.59
0.2227	0.65	98000	0.3091	95.6803	91.526	95.6722	95.6768	33.56
0.2353	0.66	99000	0.3087	95.662	91.4535	95.6541	95.6524	33.55
0.217	0.67	100000	0.3046	95.6757	91.4957	95.6738	95.6683	33.56
0.1989	0.67	101000	0.3062	95.6757	91.4957	95.6738	95.6683	33.56
0.217	0.68	102000	0.3071	95.6757	91.4957	95.6738	95.6683	33.56
0.22	0.69	103000	0.3048	95.6757	91.4957	95.6738	95.6683	33.56
0.2202	0.69	104000	0.3081	95.6757	91.4957	95.6738	95.6683	33.56
0.2121	0.7	105000	0.3088	95.6265	91.4405	95.6194	95.6178	33.54
0.2137	0.71	106000	0.3096	95.7694	91.6795	95.766	95.7524	33.49
0.2261	0.71	107000	0.3041	95.7209	91.6199	95.7148	95.7064	33.47
0.2105	0.72	108000	0.3042	95.7209	91.6199	95.7148	95.7064	33.47
0.1974	0.73	109000	0.3045	95.6593	91.5597	95.656	95.6542	33.53
0.198	0.73	110000	0.3054	95.7694	91.6795	95.766	95.7524	33.49
0.2217	0.74	111000	0.3049	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.225	0.75	112000	0.3021	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.2222	0.75	113000	0.3045	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.2078	0.76	114000	0.3041	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.2194	0.77	115000	0.3027	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.2155	0.77	116000	0.3037	95.6593	91.5597	95.656	95.6542	33.53
0.2201	0.78	117000	0.3007	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.2061	0.79	118000	0.3017	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.2091	0.79	119000	0.3021	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.1921	0.8	120000	0.3036	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.2013	0.81	121000	0.3033	95.7102	91.6135	95.7119	95.7038	33.55
0.2105	0.81	122000	0.3003	95.6511	91.473	95.6445	95.6453	33.54
0.2044	0.82	123000	0.2997	95.6511	91.473	95.6445	95.6453	33.55
0.2128	0.83	124000	0.2997	95.6511	91.473	95.6445	95.6453	33.55
0.2113	0.83	125000	0.3016	95.6317	91.4265	95.6215	95.6277	33.55
0.2078	0.84	126000	0.3003	95.6317	91.4265	95.6215	95.6277	33.55
0.2117	0.85	127000	0.3016	95.6511	91.473	95.6445	95.6453	33.55
0.2112	0.85	128000	0.3012	95.5576	91.1912	95.5377	95.5468	33.52
0.2035	0.86	129000	0.3018	95.6286	91.3629	95.608	95.6137	33.49
0.2228	0.87	130000	0.2999	95.6511	91.473	95.6445	95.6453	33.55
0.2079	0.87	131000	0.2999	95.6511	91.473	95.6445	95.6453	33.55
0.2145	0.88	132000	0.3004	95.6409	91.4248	95.6233	95.6332	33.53
0.1987	0.89	133000	0.3028	95.6409	91.4248	95.6233	95.6332	33.53
0.2045	0.89	134000	0.3043	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.1922	0.9	135000	0.3014	95.6313	91.4632	95.6214	95.6226	33.52
0.1956	0.91	136000	0.3003	95.6313	91.4632	95.6214	95.6226	33.52
0.2132	0.91	137000	0.3001	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.1989	0.92	138000	0.2998	95.6409	91.4248	95.6233	95.6332	33.53
0.2179	0.93	139000	0.2997	95.6409	91.4248	95.6233	95.6332	33.53
0.1921	0.93	140000	0.2994	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.2031	0.94	141000	0.3003	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.1961	0.95	142000	0.3021	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.2166	0.95	143000	0.3023	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.2105	0.96	144000	0.3021	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.2244	0.97	145000	0.3019	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.1998	0.97	146000	0.3017	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.2001	0.98	147000	0.3016	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.2152	0.99	148000	0.3015	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.1987	0.99	149000	0.3014	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54
0.2068	1.0	150000	0.3014	95.6848	91.5839	95.679	95.6777	33.54

Framework versions

Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.0+cu121
Datasets 2.16.0
Tokenizers 0.15.0