<anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="id_docs-internal-guid-aa0c764e-7fff-6465-553c-85fdcd30f278" /> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Die rasante Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache durch neuronale Netze hat in den letzten 11 Jahren auch die Arbeitsweisen der digitalen Geisteswissenschaften deutlich verändert. Die Entwicklung neuronaler Architekturen hat zwei Ansätze ermöglicht, die auch heute das NLP bestimmen: 1. ‘Finetuning’: Ein Sprachmodell wird auf vielen Daten vortrainiert und dann auf deutlich weniger Daten für eine bestimmte Aufgabe feinjustiert. 2. ‘Chat’: Sehr große Sprachmodelle werden auf sehr vielen Daten vortrainiert und dann in einem zweiten Schritt auf die Kommunikation mit Anwendern hin eingerichtet. Der Finetuning-Ansatz hat sich schnell in den Digital Humanities durchgesetzt. Allerdings ist er mit vergleichsweise hohen Kosten verbunden, da die Leistungsfähigkeit für das Finetuning stark mit der Anzahl der Trainingsbeispiele korreliert. Deswegen ist die Verwendung von sehr großen Sprachmodellen ohne eine größere Anzahl von Trainingsbeispielen (</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">zero-shot </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">oder </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">few-shot prompting</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">) besonders interessant, schließlich muss in einem solchen Kontext nur eine kleine Menge von Testdaten annotiert werden. Eine Antwort auf die Frage, ob in einem Forschungsprojekt der klassische Finetuning-Ansatz durch </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">zero-shot </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">oder </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">few-shot prompting </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">in sehr großen Sprachmodellen ersetzt werden kann, ist nicht einfach, da die Antwort von der Komplexität der Aufgabenstellung ebenso abhängt wie vom Zeitpunkt, zu dem man die Frage stellt: Die Finetuning-Ansätze entwickeln sich ebenso weiter wie die sehr großen Sprachmodelle. Dazu kommen pragmatische Fragen: Hat die Arbeitsgruppe Zugriff auf die technische Infrastruktur, die man für das Finetuning von großen Sprachmodellen benötigt? Hat sie die finanziellen Ressourcen, um die kommerziellen Modelle für umfangreiche Annotationsaufgaben zu verwenden? Unser Beitrag will eine (wenn auch nur temporär gültige) Antwort für einen bestimmten Bereich liefern, die Annotation von Emotionen in literarischen Texten, und dadurch zugleich an der Diskussion darüber mitwirken, wie in den DH eine Antwort auf jene Frage gefunden werden kann.</hi>