Pulse AI博客 - 为什么LLMs在OCR方面表现糟糕

Pulse AI博客的文章《为什么LLMs在OCR方面表现糟糕》挑战了人们对于像OpenAI、Anthropic或Google等先进的大型语言模型（LLMs）在光学字符识别（OCR）任务中有效性的假设。它突出了LLMs在准确处理复杂文档布局、异常字体和表格等方面的关键局限性，这些在业务关键文档中很常见。该文章具有重要意义，因为它揭示了LLMs经常出现的错误，如字符替换和对财务和医疗数据的错误解读，这可能带来严重后果。它还讨论了LLMs试图解决数学表达式而不是转录它们的令人惊讶行为。该内容通过建议结合传统计算机视觉算法和视觉变换器的方法来改善OCR性能而脱离对LLMs的单一依赖而脱颖而出。这篇文章对运营、采购、法律和医疗保健行业的专业人士以及与文档处理和OCR技术相关的开发人员尤为重要。-LLM对OCR任务无效。 -LLM将语义理解置于精确的字符识别之上，从而导致OCR任务中的错误。 -LLM难以应对复杂的布局、不寻常的字体和表格。 -LLM会进行微妙的替换，从而改变文档的含义。 -法学硕士倾向于做出可能不正确的有根据的猜测。 -LLM将复杂的表展开为1D令牌序列，从而丢失有关数据关系的关键信息。 -LLM可能导致金融和医疗数据损坏。 -LLM可能会尝试解决数学表达式，而不是转录它们。 -PDF中的特定文本模式可能会触发意外的LLM行为。 -LLM可能会拒绝处理包含不恰当或不道德内容的文件。