OCR Benchmark
Benchmark multimodal comparant les performances OCR et extraction JSON de différents modèles LLM, incluant GPT-4o et Gemini 2.0.
Description
Le dataset OCR Benchmark est un corpus d’évaluation complet conçu pour mesurer les capacités OCR et d’extraction de données JSON de modèles multimodaux avancés. Il contient 1000 exemples annotés servant à comparer des systèmes comme GPT-4o et Gemini 2.0.
À quoi sert ce dataset ?
- Évaluer la précision OCR de modèles multimodaux
- Comparer la qualité d’extraction de données structurées (JSON) par différents LLM
- Tester et améliorer les capacités de compréhension visuelle et textuelle combinées
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Ce benchmark peut être étendu avec plus d’exemples ou d’autres types de documents pour mieux couvrir les cas d’usage réels. L’ajout d’annotations supplémentaires sur la qualité ou les erreurs pourrait aussi être bénéfique.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs OCR
- Développeurs LLM multimodal
- Ingénieurs QA
🔧 Outils compatibles
- Hugging Face Datasets
- Pandas
- Outils d’évaluation OCR
- Frameworks multimodaux
💡 Astuce
Utiliser ce benchmark pour valider la robustesse OCR sur documents variés avant déploiement.
Questions fréquemment posées
Ce dataset contient-il des documents dans plusieurs langues ?
Principalement en anglais, mais il est possible de l’étendre avec d’autres langues pour des tests multilingues.
Quelle taille fait le dataset et quel format ?
Environ 386 MB, disponible en formats JSON et Parquet, avec 1000 exemples.
Peut-on utiliser ce dataset pour entraîner un modèle OCR ?
Oui, il peut être utilisé pour le fine-tuning, notamment pour améliorer l’extraction multimodale de texte et données structurées.
