2つのモデルの主な違いと適用可能なシナリオを以下に比較する：
- ビジョン・グリッド・トランス（VGT）
- 利点：ディープラーニング・アーキテクチャ、高い認識精度（特に複雑なレイアウトの場合）
- 弱点：NVIDIA GPUと最低5GBのビデオメモリが必要、処理速度が遅い（～1.75秒/ページ）
- 適用シナリオ：高精度の解析が要求される複雑な数式や表を含む学術論文、技術文書など
- LightGBMモデル
- 利点：勾配ブースティング決定木に基づく、CPUリソース（2GB RAM）しか必要としない、処理速度が速い（0.42秒/ページ）
- 弱点：非標準レイアウトへの適応性の弱さ
- 適用シナリオ：単純な文書のバッチ処理、高度なシナリオのリアルタイム要件
テストデータによると、15ページの論文を処理する場合、VGT(CPU)は13.5秒/ページを要しますので、そのような条件があるユーザーは、常にGPUアクセラレーションを有効にすることをお勧めします。このモデルは、fast=trueパラメータによって、文書の複雑さに応じて動的に切り替えることができます。
この答えは記事から得たものである。PDFコンテンツを自動的に解析し、オープンソースサービスのテキストとテーブルを抽出します。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ビジュアルモデル（VGT）とLightGBMモデルのそれぞれの特徴と適用シーンは？
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