OCR-benchmarks zijn belangrijk, dus in deze blog analyseert @jerryjliu0 OlmOCR-Bench, een van de meest invloedrijke document OCR-benchmarks. TLDR: het is een belangrijke stap in de goede richting, maar dekt niet helemaal de behoeften van documentparsering in de echte wereld. 📊 OlmOCR-Bench dekt 1400+ PDF's met binaire pass-fail tests, maar richt zich sterk op academische papers (56%) terwijl facturen, formulieren en financiële overzichten ontbreken 🔍 De eenheidstests van de benchmark zijn te grof voor complexe tabellen en leesvolgorde, waarbij samengevoegde cellen, begrip van grafieken en de globale documentstructuur ontbreken ⚡ Exacte stringmatching in tests creëert kwetsbaarheid waar kleine opmaakverschillen fouten veroorzaken, zelfs wanneer de extractie semantisch correct is 🏗️ Modelbias bestaat omdat de benchmark Sonnet en Gemini gebruikt om testgevallen te genereren, wat voordelen biedt aan modellen die zijn getraind op vergelijkbare outputs Onze voorlopige tests tonen aan dat LlamaParse uitblinkt in diep visueel redeneren over figuren, diagrammen en complexe zakelijke documenten. Lees Jerry's analyse van de uitdagingen van OCR-benchmarks en hoe de evaluatie van documentparsering van de volgende generatie eruit zou moeten zien: