Der Impulsvortrag behandelt Fallbeispiele aus der Arbeit mit LLMs und frühneuzeitlichen Zeitungstexten, genauer mit periodisch publizierten Listen (Rastinger 2024), wobei unterschiedliche Modelle (z.B. GPT-4o-mini, LlaMA3) und unterschiedliche Klassifikationsaufgaben (z.B. Erkennung Abkürzungen und benannten Entitäten) in den Blick rücken. Hieran soll diskutiert werden, wo Potenziale, aber auch Grenzen der Tokenklassifikation mit generativer KI liegen und inwiefern der Einsatz bestimmter Techniken, wie In-Context-Learning (Loukas et al. 2023) oder Self-Consistency (Xie et al. 2023), die Output-Qualität von LLMs verbessern bzw. stabilisieren und so ihre Integration in geisteswissenschaftliche Workflows erleichtern kann.