Unsere Experimente zeigen, dass Transformer-basierte HTR für historische Daten CERs in akzeptablen Bereichen liefert, ohne dass TrOCR bis zu unserem Fine- Latein oder FNHD gesehen hätte. Trotz der im Vergleich zum Pre-Training kleinen lateinischen und frühneuhochdeutschen Textmenge lernt TrOCR die Dekodierung von neuen Sprachen zuverlässig. In Zeilen, in welchen die Sprache hingegen ändert (Code-Switching), was im Bullinger-Briefwechsel relativ häufig passiert (Volk et al. 2022), reagiert TrOCR zu spät für den Sprachwechsel (Abbildung 5). Solche Phänomene werden wir mit flexibleren Modellen abzufangen versuchen.