Die Implementierung von Conformer-Modellen (Kiessling, 2024) in die Kraken-Engine stellt einen bedeutenden Fortschritt dar und folgt damit anderen Transkriptionsplattformen wie Transkribus, die mit ihren sogenannten Supermodellen (READ COOP, 2023) bereits eine Transformer-Variante etablieren konnten. Die hybride Transformer-Architektur Conformer (convolution-augmented Transformer) kombiniert die Stärken von Convolutional Neural Networks (CNNs) und Transformer-Architekturen, um die Texterkennung und -verarbeitung weiter zu verbessern. Die CNN-Komponente hilft bei der Erkennung lokaler Merkmale in Bildausschnitten, während die Transformer-Komponente die Erkennung längerer kontextueller Abhängigkeiten in Sequenzen ermöglicht. Als Transformer-Komponente wurde die Transformer-XL-Architektur gewählt, die eine bessere Leistung bei kontextuellen Abhängigkeiten erzielt: 80 % länger als RNNs und 450 % länger als herkömmliche Transformer. Sowohl bei kurzen als auch bei langen Sequenzen wird eine bessere Leistung erzielt und die Auswertung erfolgt bis zu 1800-mal schneller als bei herkömmlichen Transformern (Dai et. Al, 2019, 2978-2986). Diese neuen Modelle sollen in eScriptorium als "drop in replacements"<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> für die alten Modelle verwendet werden können.