Vision-capable LLMs vs. OCR for long-document (including charts, images, tables, etc.) QA [D]
Benchmark sur 30 PDFs longs (171 questions) comparant vision-LLMs natifs vs pipelines OCR pour QA documentaire. Claude Sonnet 4.5 utilisé. LlamaCloud premium atteint 59.6% accuracy ($0.1885/query), vision native 52% ($0.2552/query, plus cher). Vision échoue sur graphiques/tableaux; OCR premium plus robuste. Vision-LLM a 7% taux d'échec intrinsèque vs 0% pour OCR après retries.
Chronologie
- 24 mai 03:05Reddit r/LocalLLaMAVision-capable LLMs vs. OCR for long-document (including charts, images, tables, etc.) QA
Benchmark sur 30 PDFs longs (171 questions) comparant vision LLMs vs OCR pour QA documentaire. Claude Sonnet 4.5 natif sur PDF: 52% accuracy, $0.2552/query (5e/6). LlamaCloud premium + OCR: 59.6%, $0.1885/query. Vision échoue sur graphiques/tableaux; OCR premium plus robuste. Vision LLM a 7% taux d'échec intrinsèque vs 0% pour OCR après retry.
SIG 72 - 24 mai 03:11Reddit r/MachineLearningVision-capable LLMs vs. OCR for long-document (including charts, images, tables, etc.) QA [D]
Benchmark sur 30 PDFs longs (171 questions) comparant vision-LLMs natifs vs pipelines OCR pour QA documentaire. Claude Sonnet 4.5 utilisé. LlamaCloud premium atteint 59.6% accuracy ($0.1885/query), vision native 52% ($0.2552/query, plus cher). Vision échoue sur graphiques/tableaux; OCR premium plus robuste. Vision-LLM a 7% taux d'échec intrinsèque vs 0% pour OCR après retries.
SIG 72
Convergences
Entités citées par plusieurs sources.
- Claude Sonnet 4.5×2
- MMLongBench-Doc×2
- LlamaCloud×2
- Azure×2
- McNemar's test×2
Angles divergents
Topics présents seulement dans certaines sources.
- #evals1/2