OCR Benchmark
Punto de referencia multimodal que compara el rendimiento de extracción de OCR y JSON de varios modelos de LLM, incluidos GPT-4o y Gemini 2.0.
Descripción
El conjunto de datos Punto de referencia de OCR es un organismo de evaluación integral diseñado para medir las capacidades de extracción de datos de OCR y JSON de los modelos multimodales avanzados. Contiene 1000 ejemplos anotados que se pueden usar para comparar sistemas como GPT-4o y Gemini 2.0.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Evalúe la precisión del OCR de los modelos multimodales
- Compare la calidad de la extracción de datos estructurados (JSON) por diferentes LLM
- Pon a prueba y mejora las habilidades combinadas de comprensión visual y textual
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Este punto de referencia se puede ampliar con más ejemplos u otros tipos de documentos para cubrir mejor los casos de uso reales. Agregar anotaciones adicionales de calidad o error también podría ser beneficioso.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de OCR
- Desarrolladores multimodales de LLM
- Ingenieros de QA
🔧 Herramientas compatibles
- Conjuntos de datos de Hugging Face
- Pandas
- Herramientas de evaluación de OCR
- Marcos multimodales
💡 Consejo
Utilice este punto de referencia para validar la solidez del OCR en varios documentos antes de la implementación.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos contiene documentos en varios idiomas?
Principalmente en inglés, pero es posible ampliarlo con otros idiomas para las pruebas multilingües.
¿Cuál es el tamaño del conjunto de datos y en qué formato está?
Aproximadamente 386 MB, disponibles en formatos JSON y Parquet, con 1000 ejemplos.
¿Se puede usar este conjunto de datos para entrenar un modelo de OCR?
Sí, se puede usar para realizar ajustes, especialmente para mejorar la extracción multimodal de texto y datos estructurados.
