在PDF解析中，目前主流的开源工具包括Minuer、GOT OCR等。主要都是通过飞桨等OCR套件组装的一套pipeline，或者直接通过VLM解析图像。

#一、 olmOCR是使用VLM进行的端到端的PDF文档解析

二、document-anchoring

与上述的不同在于，olmOCR使用了document-anchoring，文档锚定方法。针对PDF中的页码信息、图像信息等元数据和文字，使用pyPDF库进行解析。

通过在提示词里加入这些文字位置、图像位置、元数据等信息，VLM的幻觉大大减少。
加上位置信息，VLM应该能够定位到具体区域，然后专注于这部分的解析。
仅用页面图像进行提示容易出现未完成的句子，或者在图像数据模糊时产生不忠实的输出。

三、模型微调

数据集：构建了olmOCR-mix-0225数据集
训练：在Qwen2-VL-7B-Instruct上微调
评估：
1.与教师模型GPT-4o计算对齐得分，具体是文档相似性度量，该度量将文档拆分为单词，使用Hirschberg算法对这些单词进行对齐，并计算匹配的比例
2.人类评估：ELO分数
3.下游任务评估

项目：https://github.com/allenai/olmocr