안녕하세요.
오늘은 최근 공개된 OmniAI의 벤치마크를 바탕으로, 다양한 오픈소스 비전 언어 모델(VLM)들이 OCR(광학 문자 인식) 작업에서 어떤 성능을 보였는지 소개드립니다. 쉽게 이해할 수 있도록 OCR이 무엇인지부터, 어떤 모델이 가장 뛰어났는지까지 자세히 설명드리겠습니다.
OCR의 진화와 VLM의 부상
🔍 전통적인 OCR 솔루션의 한계
OCR(Optical Character Recognition)은 이미지 속 글자를 추출하는 기술입니다. 기존에는 AWS Textract, Google Cloud Vision, Azure OCR 등의 전통적인 솔루션이 주를 이뤘지만, 구조화된 정보 추출에는 제한이 있었습니다.
✨ VLM의 도입과 기대 효과
VLM(Vision-Language Model)은 이미지를 이해하고 언어로 해석할 수 있는 AI 모델입니다. 이들은 이미지에서 글자뿐 아니라 의미까지 추론해 더 정확한 정보 추출이 가능합니다.
⚔️ 오픈소스 vs 클로즈드소스 모델의 경쟁
GPT-4, Gemini 등은 강력한 폐쇄형 모델이지만, 최근 오픈소스 모델도 급속히 발전하고 있어, 누구나 접근 가능하고 커스터마이징이 용이하다는 장점이 있습니다.
벤치마크 평가 방법
🧪 테스트의 목적과 핵심 지표
이번 벤치마크는 각 모델이 문서에서 정보를 얼마나 정확하게 추출하는지를 평가합니다. 특히 JSON 포맷으로의 변환 정확도, 처리 속도, 비용 등이 핵심 지표였습니다. 이미지를 OCR로 텍스트화한 뒤, 구조화된 JSON으로 변환하는 과정을 평가했습니다.
📂 사용된 데이터셋 및 평가 방법론
총 1,000개의 문서를 사용해 모델의 OCR 결과를 GPT-4o에 입력한 뒤, JSON 스키마 기반의 정답과 비교해 정확도를 측정했습니다. 다양한 모델 중 GPT-4o가 JSON 스키마를 가장 안정적으로 해석했기 때문에 채택되었습니다.
📊 JSON 추출 정확도 중심의 평가
단순한 텍스트 인식이 아니라, 문서의 정보를 **정확한 필드(JSON)**로 뽑아내는 능력을 테스트했습니다.
주요 모델의 벤치마크 결과
🥇 전체 정확도 및 모델별 순위
Qwen 2.5 (72B, 32B) 모델이 75% 이상의 정확도로 가장 뛰어났고, 그 뒤를 Mistral-OCR이 이었습니다. Gemma-3는 낮은 성과를 보였습니다.
⚡ Qwen 2.5 VL (72B, 32B)의 탁월한 성능
비전 기능과 자연어 처리 능력이 조화되어 높은 정확도를 달성했습니다.
📘 Mistral-OCR
OCR 특화로 학습된 모델임에도 불구하고 Qwen 모델에 뒤처졌습니다. 정확도는 약 72.2%였습니다.
❗ Gemma-3의 낮은 성능과 그 원인 분석
데이터 누락, 단어 순서 오류, 내용 착오(hallucination) 등의 일반적인 문제들이 관찰됐습니다.
💰 비용과 응답 속도 비교
Qwen은 높은 성능 대비 빠른 응답 속도와 비교적 저렴한 비용으로 실용적입니다.
오류 유형과 한계 분석
⚠️ 일반적인 VLM의 오류 유형
VLM은 종종 잘못된 값 추출, 문장 누락, 단어 위치 바뀜 등의 오류를 내포합니다.
🔍 예제 분석: 겉보기엔 정확하지만 실제는 오류
형식상 완벽해 보여도, 실제로 필드 값이 누락되거나 잘못 기입된 사례들이 발견되었습니다.
🧠 Hallucination 및 데이터 누락 이슈
VLM은 존재하지 않는 정보를 만들어내는 경우도 있어, 실제 데이터와의 비교는 필수입니다.
향후 벤치마크 및 연구 방향
🧭 전통 OCR 솔루션과의 통합 평가 예정
AWS Textract, Azure OCR, Google Vision과의 직접 비교가 예정되어 있습니다.
🧮 멀티모달 입력과 포맷 추출 성능 고도화
단순 OCR을 넘어서, 이미지+텍스트 복합 입력에 대한 이해도가 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
실무 적용 사례 및 가능성
🏦 금융, 보험, 컴플라이언스에서의 활용
문서 기반의 업무 자동화, 규제 준수 문서 검토, 보험 청구 자동화 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.
⚙️ 자동화 워크플로우로의 통합
OmniAI의 API를 활용해 기업 워크플로우에 OCR+추출 자동화를 쉽게 적용할 수 있습니다.
결론: 최고의 오픈소스 OCR VLM은?
🏆 Qwen의 우위와 향후 기대
현재로서는 Qwen 2.5가 정확도와 효율성 면에서 최고의 오픈소스 VLM입니다.
🚀 VLM 기반 OCR의 미래 가능성
구조화된 정보 추출, 자연어 기반 질의응답 등에서 VLM 기반 OCR의 가능성은 매우 큽니다.
출처
https://getomni.ai/blog/benchmarking-open-source-models-for-ocr
How do open source VLMs perform at OCR
For several months, we’ve been evaluating how well vision models handle OCR. Our initial benchmark focused on the closed-source models (GPT, Gemini, and Claude) and their comparisons to traditional OCR providers (AWS, Azure, GCP, etc.). However this week
getomni.ai
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