【要約】最新のOCR・Document AI 4手法の技術解説（Qwen3-VL / GOT-OCR2.0 / DeepSeek-OCR / PP-OCR） [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者は、文書解析における「認識精度」と「計算コスト」、および「情報の正確性」のトレードオフに直面している。具体的には、以下の課題が挙げられる。
- ・VLMが文書内の微細な位置関係（行や列の境界）を正確に把握できない。
- ・言語モデルの知識が、視覚情報に基づかないハルシネーションを引き起こす。
- ・長文脈の文書を処理する際、視覚トークン数が膨大になり計算量が爆発する。
- ・生成型モデルでは、推論コストの予測が困難で、決定論的な動作が保証されない。
// Approach
各手法は、文書の構造理解、ハルシネーションの抑制、および計算効率の向上に向けて異なる戦略を採用している。
- ・Qwen3-VL: Interleaved-MRoPEにより全周波数帯を各軸に配分し、DeepStackで浅い層の細部情報を保持する。
- ・GOT-OCR2.0: 小型デコーダを用いた段階的学習により、言語モデルに頼らず視覚エンコーダ自体の認識力を高める。
- ・DeepSeek-OCR: DeepEncoderを用い、局所Attentionと畳み込みを組み合わせることで、高解像度を維持したままトークンを圧縮する。
- ・PP-OCR: VLMの視覚表現を知識蒸留で取り込み、軽量かつ決定論的な多段パイプラインを維持する。
// Result
各手法の導入により、特定のユースケースにおいて顕著な成果が得られている。
- ・Qwen3-VLは、低照度や専門用語を含む複雑な文書で高い精度を実現した。
- ・GOT-OCR2.0は、4GB級GPUで動作する軽量性と、数式・表の正確な書き分けを両立した。
- ・DeepSeek-OCRは、A100単一GPUで1日20万ページ超の処理能力を達成した。
- ・PP-OCRは、1億パラメータ未満でVLM級の精度を出し、エッジ端末での動作を可能にした。
Senior Engineer Insight
> 実務導入においては、精度だけでなく「ハルシネーションの許容度」が選定の分水嶺となる。VLMは高精度だが、決定論的な挙動が求められる基幹システムにはリスクが伴う。PP-OCRのように、VLMの知見を蒸留して軽量化したモデルは、コストと信頼性のバランスに優れる。また、ベンチマークスコアのみに依存せず、対象ドメインの文書を用いた実測が不可欠である。