OCR-Benchmarks sind wichtig, daher analysiert @jerryjliu0 in diesem Blog OlmOCR-Bench, einen der einflussreichsten OCR-Benchmarks für Dokumente. TLDR: Es ist ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung, deckt jedoch nicht ganz die Anforderungen an die Dokumentenverarbeitung in der realen Welt. 📊 OlmOCR-Bench umfasst über 1400 PDFs mit binären Bestehen-Nichtbestehen-Tests, konzentriert sich jedoch stark auf wissenschaftliche Arbeiten (56%) und lässt Rechnungen, Formulare und Finanzberichte außen vor. 🔍 Die Unit-Tests des Benchmarks sind zu grob für komplexe Tabellen und die Lesereihenfolge, sie verfehlen zusammengeführte Zellen, das Verständnis von Diagrammen und die globale Dokumentenstruktur. ⚡ Exakte Stringvergleiche in Tests schaffen Zerbrechlichkeit, bei der kleine Formatierungsunterschiede zu Fehlern führen, selbst wenn die Extraktion semantisch korrekt ist. 🏗️ Modellverzerrung existiert, da der Benchmark Sonnet und Gemini verwendet, um Testfälle zu generieren, was Modellen, die auf ähnlichen Ausgaben trainiert wurden, Vorteile verschafft. Unsere vorläufigen Tests zeigen, dass LlamaParse bei tiefem visuellem Denken über Abbildungen, Diagramme und komplexe Geschäftsdokumente glänzt. Lesen Sie Jerrys Analyse der Herausforderungen bei OCR-Benchmarks und wie die Evaluierung der Dokumentenverarbeitung der nächsten Generation aussehen sollte: