Wir untersuchen die Eignung von TrOCR für die Texterkennung auf historischen Daten, indem wir die Anzahl Epochen, die für das Fine-Tuning aufgewendet werden, variieren und multi- wie auch monolinguale Modelle trainieren. Alle Modelle führen während eines Drittels der Epochenzahl ein <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Warm-Up</hi> durch.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn5" /> Für die Evaluation haben wir auch die Testsets nach Sprachen aufgeteilt. Tabelle 3 fasst die Ergebnisse zusammen.