在当今数字技术迅猛发展的背景下，人工智能（AI）大模型正逐步改变着历史研究的传统范式。大模型在历史研究中的应用，不仅提高了研究效率，拓展了研究视角，还可能引发历史研究的范式变革。
一、大模型在历史研究中的应用
- 史料处理与分析
大模型在历史研究中的首要应用是对史料进行处理和分析。通过OCR技术，大模型可以快速识别和提取文本信息，从而实现大规模史料数据的数字化处理。例如，GPT-3等大模型可以用于分析大量古籍，提取关键信息，为历史研究提供数据支持。
- 语境转换与模型落地
大模型在语境转换方面的应用，使得历史学家能够更好地理解史料背后的语境。通过对历史文本的语境分析，大模型可以帮助历史学家从全新的视角提出并解答研究问题。此外，大模型还可以将模型落地于史料之中，推动历史研究的模型化。
- 历史灾害研究
大模型在历史灾害研究中的应用，主要体现在文本挖掘和气候史研究方面。通过分析古代文献，大模型可以提取出气候变化和自然灾害的相关信息，为历史灾害研究提供数据支持。
二、大模型对历史研究的重塑
- 拓展研究视角
大模型的应用使得历史研究能够从宏观的、整体性的视角出发，重新审视个别现象的历史意义。例如，通过分析大量古籍，大模型可以帮助历史学家发现历史事件之间的内在联系，从而拓展研究视角。
- 提高研究效率
大模型在史料处理和分析方面的应用，大大提高了历史研究的效率。通过自动化处理，大模型可以帮助历史学家节省大量时间，使其能够专注于更深入的研究。
- 引发范式变革
大模型的应用可能引发历史研究的范式变革。从个案研究转向整体性研究，历史学家需要重新思考史料的价值和研究方法，从而推动历史研究的范式变革。
三、案例分析
- 英国牛津大学Pythia项目
Pythia项目通过基于循环神经网络（RNN）的模型，成功找到并预测遗失的单词及字符。该项目展示了AI在古文字研究中的应用潜力，有助于将碎片化的历史拼凑在一起。
- 中国甲骨文研究
中国研究团队运用卷积神经网络（CNN）模型，成功复原由于自然因素严重侵蚀的古文字图案。这一成果不仅对学术界具有极高的价值，还可以帮助非专业人士更直观地理解和学习古代文化。
四、总结
大模型在历史研究中的应用，为历史学家提供了全新的研究视角和工具。随着AI技术的不断发展，大模型有望在历史研究中发挥更大的作用，推动历史研究的深入发展。