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原標題：GPT-4o弱點暴露了，PDF長文檔閱讀理解僅45分
關鍵字：模型,問題,信息,能力,內容
文章來源：量子位
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YuBo Ma 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI圖文并茂的PDF長文檔在日常生活中無處不在。過去人們通常使用OCR，layout detection等方法對PDF長文檔進行解析。但隨著多模態大模型的發展，PDF長文檔的端到端閱讀理解成為了可能。
為了評測多模態大模型在PDF長文檔上的閱讀理解能力，由上海AI Lab領銜提出的MMLongBench-Doc評估基準測試了14個LVLMs（視覺語言大模型）。
評估結果表明：表現最好的GPT-4o在整體F1分數上也只達到了 44.9%。
GPT-4V排名第二，得分30.5%。
除了這兩個模型，其他被評測LVLMs的表現更是要弱于OCR+LLMs形式。
這些結果表明，目前的LVLMs在端到端PDF長文檔閱讀任務上雖然表現出了一定的潛力，但仍然還有很大的提升空間。
135個PDF、1091個問題LVLMs的出現有效促進了文檔理解任務的解決。針對單頁文檔，常見的閉源和開源模型都展示出了相當不錯的表現（DocVQA > 90%；ChartQA > 80%）。然而，日常生活中閱讀的文檔，如論文、財報、宣傳資料，往往有更多的頁數，許多文檔長度可以達到

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