Tippfehler
0,91Ich habe ieneneinen Brief geschribengeschrieben.
Vertauschte, fehlende und doppelte Buchstaben.
HORST verbessert deutsche Texte: Rechtschreibung, Groß- und Kleinschreibung, Kommas und Grammatik. Das Modell ist komplett von Grund auf trainiert – ohne fremde Gewichte, ohne Fine-Tuning.
ichIch weisweiß nicht, dasdass es so ist. Morgen gehen wir in die stadtStadt , und kaufen ein.
Die Studenten haben in der BiliothekBibliothek einen intressanteninteressanten Vortrag über umweltschutzUmweltschutz gehört.
WenWenn das Wetter schön ist, gehen wir mit unseren freundenFreunden spazirenspazieren.
In jedem Satz steckt genau ein falsch geschriebenes Wort. Tippe auf das Wort, das du für falsch hältst.
Acht Fehlerarten, jede mit ihrem Wert auf HORST-Hard. F0,5 misst, wie treffsicher HORST korrigiert: 1,0 wäre perfekt.
Ich habe ieneneinen Brief geschribengeschrieben.
Vertauschte, fehlende und doppelte Buchstaben.
Wir treffen uns am montagMontag beim bäckerBäcker.
Nomen, Satzanfänge, Anredeformen.
Ich hoffe, dass du kommst.
Nebensätze, Einschübe, Aufzählungen.
Wir warten seidseit einer Stunde.
Gleich klingende Wörter mit anderer Bedeutung.
Das hat mir garnichtgar nicht gefallen.
Zusammensetzungen und feste Wendungen.
Ich habe fielviel gelernt.
Geschrieben, wie man es spricht.
Ich habe dendas Buch gelesen.
Artikel, Endungen, Übereinstimmung.
Ich binhabe gestern viel gearbeitet.
Echte Fehler von Menschen, die Deutsch lernen.
HORST liest deinen Satz, versteht ihn als Ganzes und schreibt ihn neu – Wort für Wort, so wie er richtig wäre.
Der Text wird in Absätze und Sätze geteilt.
Jeder Satz wird zu Wortstücken aus einem Vokabular von 32.000.
Der Encoder setzt jedes Wortstück mit allen anderen in Beziehung.
Der Decoder erzeugt den korrigierten Satz Stück für Stück.
Beam Search vergleicht mehrere Kandidaten und nimmt den besten.
Ein Vergleich zeigt, was entfernt und was eingefügt wurde.
Ein Beispielsatz auf dem Weg durch HORST – vom Tippfehler bis zur markierten Korrektur.
Encoder, Decoder, Attention: wo die 209 Millionen Parameter stecken und was sie tun.
Wie HORST aus künstlichen und echten Fehlern lernt, in drei Stufen auf zwei Grafikkarten.
Woher die Sätze kommen, wie Fehlerpaare entstehen und warum die Benchmark sauber bleibt.
Gemessen auf 2.200 Aufgaben aus Texten, die HORST im Training nie gesehen hat. Makro-F0,5 über zehn Fehlerkategorien.
Eigene Benchmark und eigener Scorer. Die Vorbehalte stehen offen auf der Ergebnisseite.
Methodik und alle WerteBei echten Lernertexten springt HORST von 0,37 auf 0,64. Ein Rückschritt bleibt: Fehlerfreie Sätze lässt er seltener in Ruhe.
KV-Cache, Dekontamination und ein eigenes Rückwärtsmodell sollen die nächste Stufe tragen.
Die Demo läuft auf ZeroGPU und korrigiert bis zu 500 Wörter auf einmal – mit Änderungsansicht.
HORST ist ein Forschungsmodell. Prüfe wichtige Texte immer selbst.
Kasus und Wortstellung sind schwerer als Tippfehler: Hier liegt HORST bei 0,64.
88 % bleiben unverändert. Manchmal ändert HORST, was schon richtig war.
Ungewöhnliche Schreibweisen, Dialekt und Anglizismen werden gelegentlich „verbessert“.
Andere Sprachen und Programmcode behandelt HORST nicht zuverlässig.
Der Testraum zeigt jede Korrektur einzeln. Für eigene Projekte gibt es Gewichte, Code und eine API.