OCR kıyaslamaları önemlidir, bu yüzden bu blogda @jerryjliu0 en etkili belge OCR kıyaslamalarından biri olan OlmOCR-Bench'i analiz ediyor. Özet: doğru yönde önemli bir adım, ancak gerçek dünyadaki belge ayrıştırma ihtiyaçlarını tam olarak karşılamıyor. 📊 OlmOCR-Bench, ikili geçiş-başarısız testleri içeren 1400+ PDF'yi kapsar, ancak akademik makalelere (%56) odaklanır ve faturalar, formlar ve mali tablolar eksiktir 🔍 Benchmark'ın birim testleri karmaşık tablolar ve okuma sırası için çok kaba ve birleştirilmiş hücreler, grafik anlayışı ve küresel belge yapısı eksiktir ⚡ Testlerde tam dize eşleştirmesi, küçük biçimlendirme farklılıklarının hata yarattığı kırılganlık yaratır; hatta çıkarma anlamsal olarak doğru olsa bile, 🏗️ Model yanlılığı, kıyaslamanın test vakaları oluşturmak için Sonnet ve Gemini kullanması nedeniyle vardır; bu da benzer çıktılarda eğitilen modellere avantaj sağlar Ön testlerimiz, LlamaParse'ın rakamlar, diyagramlar ve karmaşık iş belgeleri üzerinde derin görsel akıl yürütmede parladığını gösteriyor. OCR kıyaslama zorluklarına dair Jerry's analizimizi ve bir sonraki nesil belge ayrıştırma değerlendirmesinin nasıl olması gerektiğini okuyun: