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Torsten Hiltmann, Noah Baumann, Aurel Daugs, Bastian Kanow, Mareike Schäffer: RAG den Spiegel. Neue Wege zur Analyse großer Quellenkorpora in den Geschichtswissenschaften mit Hilfe von Large Language Models am Beispiel des Nachrichtenmagazins „DER SPIEGEL“

Dass große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) auch die Geschichtswissenschaft verändern – und mit ihr die Art, wie wir als Historiker:innen arbeiten –, steht außer Frage. Aber wie genau kann das aussehen? Eines der zentralen Schlagworte in diesem Zusammenhang ist Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei handelt es sich um ein Verfahren, bei dem LLMs nicht einfach auf ihr vortrainiertes Wissen zurückgreifen, sondern gezielt mit externen Quellenkorpora kombiniert werden. Dadurch lassen sich umfangreiche Textbestände systematisch auf bestimmte Informationen hin untersuchen. Halluzinationen werden reduziert, und gleichzeitig eröffnen sich neue Anwendungsmöglichkeiten in Bereichen, die im Training der Modelle bislang nicht berücksichtigt waren.

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Holle Meding: Herausforderungen von Large Language Models für die Geschichtswissenschaften: Halluzinationen, Chronosensitivität und mangelnde Transparenz

Mit der zunehmenden Integration von Large Language Models (LLMs) in den (wissenschaftlichen) Alltag, sehen sich auch die historisch arbeitenden Fächer mit den Herausforderungen konfrontiert, das Potenzial, aber auch die Grenzen der Modelle auszuloten. Genau dieser Fragestellung widmete sich die Lehrveranstaltung „Wie verändern große Sprachmodelle die Geschichtswissenschaften? Theorie und Methoden“, die im Wintersemester an der Humboldt-Universität zu Berlin unter Leitung von Prof. Dr. Torsten Hiltmann stattfand. Im Rahmen des Masterseminars wurde diskutiert, wie sich LLMs methodisch in die geschichtswissenschaftliche Forschungspraxis integrieren lassen, beispielsweise bei der Auswertung eines umfangreichen Quellenkorpus. Zugleich wurde diskutiert, wie sich quellenkritische Ansätze im Umgang mit LLMs verändern und welche Verzerrungen durch Trainingsdaten oder Modellarchitektur entstehen können. Große Sprachmodelle produzieren Texte auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten, das heißt, vereinfacht ausgedrückt, sie sagen das nächste Wort in einem Satz vorher (next token prediction, Abb. 1).  In diesem Sinne können die Modelle zwar auf sprachlicher Ebene kohärente Texte produzieren, besitzen jedoch kein inhärentes Verständnis für deren Inhalt. Stattdessen replizieren sie zunächst einmal auf Grundlage des Korpus, mit dem sie antrainiert wurden, sprachliche Muster.[2] „Holle Meding: Herausforderungen von Large Language Models für die Geschichtswissenschaften: Halluzinationen, Chronosensitivität und mangelnde Transparenz“ weiterlesen

Offene Stellen: Die Digital History an der HU Berlin sucht Mitarbeitende

Die Digital History an der HU Berlin sucht neue Mitarbeitende

Fünf neue Stellen im Bereich Digital History an der HU Berlin

Die Professur für Digital History an der Humboldt-Universität zu Berlin sucht neue Mitarbeitende. Über den Sommer haben wir insgesamt fünf Positionen zu besetzen – in unterschiedlichen Projekten mit jeweils unterschiedlicher Ausrichtung und Stellenumfang. Bei allen Projekten geht es letztendlich immer um die Frage, wie man digitale Methoden für die Geschichtswissenschaften zielführend nutzbar machen kann – für die Community, in der Lehre und umgesetzt in konkreten geschichtswissenschaftlichen Forschungsprojekten.

Drei der Stellen sind bereits veröffentlicht, zwei weitere folgen in Kürze. Zur Stellenbeschreibung weiterlesen…

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Alexandra Gawlitza und Anselm König: Große Sprachmodelle in den Geschichtswissenschaften. Ein Überblick und Ausblick zu Ansätzen aus der Praxis

Anwendung großer Sprachmodelle in der geschichtswissenschaftlichen Praxis

Im Rahmen zahlreicher Forschungsprojekte wird der Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs), die sich bereits im alltäglichen Gebrauch und zunehmend auch in wissenschaftlichen Kontexten bewähren, verstärkt auch für die Analyse historischer Quellen erprobt – beispielsweise bei der Auswertung umfangreicher, unstrukturierter Textbestände wie Briefen, Zeitungen, Nachlässen oder amtlichem Schriftgut. Hierdurch entsteht zwar der Eindruck, dass LLMs bereits Einzug in die Geschichtswissenschaften gehalten haben, jedoch stammen die wesentlichen Impulse bislang überwiegend aus dem Bereich der Informatik und der Informationswissenschaften. Historiker*innen sind derweil nur selten direkt an solchen Vorhaben beteiligt und begegnen dem Einsatz von LLMs noch vielfach kritisch. Diese Zurückhaltung gründet sich u. a. auf zentrale Prinzipien historischer Forschung wie z. B. Quellenkritik, Kontextualisierung und die reflektierte Auseinandersetzung mit Mehrdeutigkeiten. Der kanadische Experte für digitale Archäologie und digitale Geisteswissenschaften Shawn Graham warnt etwa in seinem Vortrag „Do It Yourself Digital Golems“[1] vor einem unreflektierten Umgang mit KI-Systemen, die er als moderne „Golems“ beschreibt – mächtige, aber potenziell unkontrollierbare Werkzeuge. Der Einsatz von Large Language Modellen eröffnet zwar neue Perspektiven, erfordert aber zugleich eine kritische Auseinandersetzung mit ihren epistemologischen und ethischen Implikationen. Zugleich zeigt sich in ersten Anwendungen, dass große Sprachmodelle – bei reflektierter Nutzung – Historiker*innen durchaus neue methodische Wege erschließen. „Alexandra Gawlitza und Anselm König: Große Sprachmodelle in den Geschichtswissenschaften. Ein Überblick und Ausblick zu Ansätzen aus der Praxis“ weiterlesen

Whitney Trettien: Data Frictions in the History of Prisons

(Muss leider ausfallen / Cancelled)

In the 1880s, printing presses entered U.S. prisons. Since then, hundreds of newspapers have been written, edited, and printed inside prisons. These range from underground zines reproduced by hand to widely circulated magazines and newspapers. Together, these texts form a powerful counter-archive to the wash of dime novels, government forms, envelopes, and church circulars printed for pennies on the dollar by prison labor.

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Riham Aida Mokrani: Manuscript Meets Model: Digital Approaches to Arabic Paleography

This talk offers a critical exploration of Arabic paleography at the intersection of traditional analysis and digital innovation. It reflects on both the field’s advancements and the challenges it has yet to overcome, particularly the lack of a systemic and standardized descriptive framework adapted to the specificities of Arabic script. Despite the long-standing scholarly interest in Arabic calligraphy, there remains a pressing need to develop comprehensive models that account for its typological diversity and historical evolution.

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Niklas Kelm und Mareike Schäffer: Technische Einblicke in LLMs: Wie funktionieren große Sprachmodelle?

Embeddings: Die semantische Grundlage von LLMs

Wortvektoren, auch Embeddings genannt, sind die grundlegende Technologie, welche dafür sorgen, dass der Computer in der Lage, ist Sprache semantisch zu verarbeiten. Wortvektoren repräsentieren Wörter bzw. das dahinterliegende Konzept in einem mathematischen Raum. Dabei gilt: Je ähnlicher die Bedeutung zweier Wörter, desto näher liegen ihre Vektoren im Raum beieinander. In den meisten LLMs werden jedoch keine ganzen Wörter, sondern kleinere Wortbestandteile (sogenannte Tokens) als Vektoren abgebildet. Diese Unterteilung ermöglicht eine genauere und flexiblere Darstellung von Bedeutung und agiert somit robuster auf regionale Schreibarten oder „Typos“. „Niklas Kelm und Mareike Schäffer: Technische Einblicke in LLMs: Wie funktionieren große Sprachmodelle?“ weiterlesen

Ursula Lehmkuhl: Building Data Competencies for Historians: Perspectives from the NFDI4Memory ‘Data Literacy’ Program

The NFDI consortium 4memory includes a task area that focuses on enhancing Data Literacy in historically oriented research and education. This task area seeks to promote cultural change in the historical profession by developing methodological and curricular innovations, aiming to integrate Data Literacy competencies at all levels of history education. This includes BA, MA, and PhD programs, as well as specialized courses in area history (e.g., African, Asian, and Latin American histories). We emphasize mainstreaming Data Literacy rather than limiting it to specialized programs, fostering a global and interdisciplinary approach to historical research under digital conditions. The presentation explores issues surrounding digital hermeneutics, historical data criticism, and the distinct challenges posed by area histories.

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Anica Skibba und Isabell Trilling: Wie verändern große Sprachmodelle die Geschichtswissenschaften? Eine studentische Blogreihe zur Anwendung von LLMs in der historischen Forschung.

Einleitung: Der Rahmen der Blogreihe

In dem Masterseminar und der begleitenden Übung befassten wir uns ausführlich mit großen Sprachmodellen bzw. Large Language Models (LLMs). Unter dem Titel „Wie verändern große Sprachmodelle die Geschichtswissenschaften?“ haben wir im Masterseminar die Theorie und Methoden von LLMs untersucht, Praxisbeispiele aus der Forschung kennengelernt und in der Übung eigene Retrieval Augmented Generation Systeme (RAG) gebaut. Ziel der Lehrveranstaltung war es, Chancen, Herausforderungen und Grenzen von LLMs in der historischen Praxis zu testen. Die Lehrveranstaltung war in drei Bereiche gegliedert: die hermeneutische Perspektive auf Sprachmodelle, die technische Perspektive auf Sprachmodelle und die historische Praxis mit Sprachmodellen. Die Blogreihe setzt ihren Schwerpunkt auf die technische und angewandte Perspektive von Sprachmodellen, wobei das Vorgehen und die Ergebnisse von den Autor*innen wiederkehrend hermeneutisch eingeordnet wurden. „Anica Skibba und Isabell Trilling: Wie verändern große Sprachmodelle die Geschichtswissenschaften? Eine studentische Blogreihe zur Anwendung von LLMs in der historischen Forschung.“ weiterlesen

Digital History studieren an der HU Berlin – Einladung zum Sommerschnuppern 2025

Das Sommerschnuppern geht in die vierte Runde. Wie schon in den vergangenen beiden Jahren möchte die Professur für Digital History am 19. Mai 2025, 18-20 Uhr, allen interessierten Bachelor- und Masterstudierenden in Berlin, aber auch darüber hinaus, im Rahmen einer hybriden Informationsveranstaltung den Masterschwerpunkt Digital History vorstellen und Ihnen selbstverständlich alle Ihre Fragen dazu beantworten. Herzlich eingeladen sind alle, die sich für ein Masterstudium in den Geschichtswissenschaften an der HU Berlin mit einem Schwerpunkt in der „Digital History“  interessieren. Melden Sie sich einfach über das Anmeldeformular zum Sommerschnuppern an.

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