OCR 基準測試很重要，因此在這篇博客中 @jerryjliu0 分析了 OlmOCR-Bench，這是最具影響力的文件 OCR 基準測試之一。TLDR：這是朝著正確方向邁出的一個重要步驟，但並未完全涵蓋現實世界的文件解析需求。 📊 OlmOCR-Bench 涵蓋了 1400 多個 PDF，並進行了二元通過-失敗測試，但重點主要放在學術論文上（56%），而忽略了發票、表單和財務報表 🔍 該基準的單元測試對於複雜表格和閱讀順序來說過於粗糙，缺少合併單元格、圖表理解和全局文檔結構 ⚡ 測試中的精確字符串匹配造成了脆弱性，因為小的格式差異會導致失敗，即使提取在語義上是正確的 🏗️ 模型偏見存在，因為基準使用 Sonnet 和 Gemini 生成測試案例，這使得在類似輸出上訓練的模型獲得了優勢 我們的初步測試顯示，LlamaParse 在對圖形、圖表和複雜商業文件的深度視覺推理方面表現出色。 閱讀我們 Jerry 對 OCR 基準測試挑戰的分析，以及下一代文件解析評估應該是什麼樣子：