Das zweite Modell ist ein Hybrid und besteht aus einem Encoder-Decoder-Modell und einem GPT-Modell. Die Encoder-Decoder-Komponente normalisiert kontext-unabhängig Type für Type. Dieses Modell ist ähnlich zu ByT5 aufgebaut, aber wesentlich kleiner, und wurde ohne Vortraining von Beginn an für den Task der Type-Normalisierung trainiert. Die generierten Normalisierungshypothesen pro Type werden anschließend noch von einem zweiten vortrainierten deutschsprachigem GPT2-Modell (ohne weiteres Fine-Tuning) entsprechend des Kontextes gewichtet (8M + 124M Parameter).<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="7" target="ftn7" /> Vereinfacht gesprochen wird dabei beispielsweise für einen Eingabesatz „Die Gemälde an den Wänden des Pallaſtes beeindruckten alle“ zuerst vom ersten Encoder-Decoder-Modell für das fragwürdige Type <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Pallaſtes</hi> die Normalisierungshypothesen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Pallastes</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Palistes</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Palastes</hi> generiert. Dann wird vom zweiten GPT-Modell evaluiert, welcher der drei Sätze „Die Gemälde an den Wänden des Pallastes/Palistes/Palastes beeindruckten alle“ am wahrscheinlichsten ist und als Ausgabe ausgewählt.