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讨论总结

该讨论围绕Gemini在视频OCR基准测试任务中的表现展开。有人肯定Gemini在VLM部分的投入与视觉标记方面优于多数模型，也有人质疑其在简单指令处理上的表现。此外，还涉及到其他模型如Moondream的潜力、不同版本Gemini的问题、多种技术在手写识别等方面的比较，同时也有一些偏离主题的评论。

主要观点

  1. 👍 Gemini在VLM部分投入精力且视觉标记虽不稳定但优于多数模型
    • 支持理由：Gemini团队花费大量时间在VLM部分，其视觉标记比其他多数模型要好很多
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Gemini在简单指令处理上表现差，使用最新版Gemini工作体验糟糕
    • 正方观点：在处理简单指令时结果不可靠，工作起来令人沮丧
    • 反方观点：无
  3. 💡 Moondream看起来很有潜力
    • 解释：评论者指出Moondream开始显得很有潜力，但未详细阐述原因
  4. 💡 在OCR基准测试对比中应包含Paddle OCR
    • 解释：为了更全面准确地体现Gemini的优势或劣势等情况，对比应加入Paddle OCR
  5. 💡 质疑标题中Gemini在视频OCR基准测试任务中击败所有人的说法
    • 解释：指出GPT - 4o有最高的平均准确率，虽然Gemini - 1.5 Pro在字错误率方面有优势，但对标题说法表示怀疑

金句与有趣评论

  1. “😂 The gemini folks spent a lot of time trying to get the VLM part right.”
    • 亮点：强调Gemini团队在VLM部分的投入精力
  2. “🤔 but then it fails miserably with very simple instructions like this: "append translation at the end of each line"”
    • 亮点：举例说明Gemini在简单指令处理上的失败
  3. “👀 While GPT - 4o has a marginally higher overall accuracy (by 0.09%), Gemini - 1.5 Pro has a substantially better word error rate.”
    • 亮点：详细对比了GPT - 4o和Gemini - 1.5 Pro的准确率和字错误率
  4. “😂 Tried russian handwritten notes with 2.0 Pro, was MILES better than every other LLM I tried.”
    • 亮点：分享2.0 Pro处理俄文手写笔记的效果比其他大语言模型好很多的经验
  5. “🤔 I find using the latest Gemini version really frustrating to work with.”
    • 亮点：表达使用最新版Gemini的糟糕工作体验

情感分析

总体情感倾向比较复杂。一部分人对Gemini在视频OCR基准测试任务中的成果持肯定态度，但也有不少人提出质疑或指出其存在的问题。主要分歧点在于Gemini是否真的在视频OCR基准测试任务中击败所有人，可能的原因是不同人使用的测试标准、测试样本以及对不同模型特性的关注点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：基于litellm创建基准可能成为新话题，还有对未参与比较的模型（如openbmb/minicpm - o 2.6）进行基准测试的期待。
  • 潜在影响：如果更多模型参与基准测试，可能会影响各模型在OCR相关领域的市场地位，促使模型开发者改进技术，也会影响用户对不同模型的选择。

详细内容：

标题：Gemini 在 OCR 基准测试任务中的表现引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一篇关于“Gemini 在 OCR 基准测试任务中击败其他模型”的帖子引起了广泛关注。该帖子的标题为“Gemini beats everyone is OCR benchmarking tasks in videos. Full Paper : https://arxiv.org/abs/2502.06445”，获得了众多点赞和大量评论。帖子引发了关于 Gemini 模型以及其他相关模型在 OCR 任务中的表现、优势和不足等多方面的热烈讨论。

讨论的焦点与观点主要包括以下几个方面： 有人指出 Gemini 团队在 VLM 部分花费了大量时间，其视觉标注虽仍有不确定性，但远超其他多数模型。有人在进行视觉模型相关工作后也得出了 Gemini 优于其他模型的结论，同时对新出现的 Moondream 模型表现出好奇。有用户分享道：“我做了一些围绕视觉模型的工作，得出了和大家一样的结论，那就是 Gemini 比其他模型好得多。不过 Moondream 对我来说是新的，你有任何参考资料或链接吗？”还有用户热心提供了 Moondream 模型的相关信息，称其是一个能力强大的小型（2b）视觉模型，开源且能在任何地方运行，并给出了试用链接。

对于 Gemini 模型的不同版本，也有诸多讨论。有人对使用 Gemini 1.5 Pro 版本表示青睐，认为其在其他视觉任务中表现出色。但也有人对最新的 Gemini 版本表示不满，称其在处理简单指令时表现糟糕，使用起来很让人沮丧。有人提问是否会将 Moondream 加入相关的代码库，以及测试的平均次数和评分方式等问题。

在处理手写内容方面，有用户分享了使用不同模型的个人经历。比如，有人尝试用 2.0 Pro 处理俄语手写笔记，效果远超其他语言模型。

关于模型的比较，有人希望看到更多语言的比较，包括法语、中文、越南语和日语等。有人质疑是否有人认真阅读基准测试结果，认为 GPT-4o 总体准确率最高。但也有人指出 Gemini-1.5 Pro 的单词错误率更低，更可靠。

此外，还有用户对能否通过 API 向 Gemini 发送 PDF 以及是否应将某些模型纳入比较等问题进行了探讨。

在这场讨论中，大家对于 Gemini 模型以及相关 OCR 技术的表现各抒己见，既有对其优势的肯定，也有对其不足的思考，为该领域的发展提供了丰富的视角和有价值的讨论。但关于如何进一步提升 OCR 能力以及不同模型的适用场景等问题，仍有待更深入的研究和探索。