Unsere bisherigen Ergebnisse zeigen, dass moderne LLMs zumindest teilweise in der Lage sind, die durch das OCR-Verfahren eingeführten „Übersetzungsfehler“ vom digitalen Schriftbild in maschinenlesbare Schriftzeichen zu korrigieren. Jedoch deutet unsere vorläufige Ergebnisevaluation darauf hin, dass dies die Auffindbarkeit der Inhalte nicht verbessert. Es macht sich bemerkbar, dass die Modelle auf „moderne“ Sprachen optimiert sind, denn es besteht die Tendenz, das frühneuzeitliche Vokabular durch ein aktuell gebräuchliches zu ersetzen (Abb. 2). Dies kann zwar durch geeignete Anweisungen ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Prompts</hi>) an das LLM beeinflusst werden, verändert jedoch mitunter die Orthografie und lexikale Elemente, was sich teils auf die semantische Bedeutungsebene auswirkt. Dazu zählen auch von den Modellen generierte Fehler und Ungenauigkeiten, die ohne menschlichen Eingriff unbemerkt bleiben (vgl. Singh et al. 2024). Die schlechteren Ergebnisse bei der Suche anhand der LLM-korrigierten Texte lassen sich unter anderem auf solche neu generierten Fehler zurückführen. Eine genauere qualitative Analyse und Validierung der Ergebnisse stehen diesbezüglich jedoch noch aus.