专为Excel而生的大模型来了！
“凯伦可能很快就会失业”研究人员指出，当前的电子表格应用程序功能丰富，在布局和格式方面为用户提供了大量选择，这使得传统的 AI 大语言模型难以在电子表格处理方面发挥作用。而 SpreadsheetLLM 就是专门为电子表格应用而设计的 AI 模型。微软还开发了 SheetCompressor工具，以帮助 SpreadsheetLLM 更好地理解和处理电子表格数据。研究人员称，SpreadsheetLLM 的潜在应用非常广泛，从自动执行日常数据分析任务，到提供基于电子表格数据的智能见解和建议。例如，SpreadsheetLLM 可用于自动生成财务报告、识别数据中的异常或趋势、为客户提供个性化的产品或服务推荐等。因此，SpreadsheetLLM 有可能彻底改变企业处理数据的方式。一位用户声称：“正如我们所知，能够编写 SQL 的 LLM 将扼杀整个数据工程行业。”
另一位写道，“SaaS陷入了深深的麻烦。”
“这对金融界来说将产生巨大影响”
宾夕法尼亚大学沃顿商学院副教授伊桑·莫利克（Ethan Mollick）在推特上写道：“这再次表明 LLM 很快就能处理结构化和非结构化电子表格数据。这将解锁许多用例（预测、财务、估值等），并且拥有电子表格真实来源往往会减少幻觉。”
SpreadsheetLLM如何工作？SpreadsheetLLM通过将电子表格数据编码为大型语言模型（LLM）可以理解的格式，从而使LLM能够对电子表格数据进行推理、回答有关数据的问题，甚至根据自然语言提示生成新的电子表格。SpreadsheetLLM的核心是“SheetCompressor”框架，该框架可以有效地压缩和编码电子表格数据，使其更易于LLM处理。SheetCompressor由三个模块组成：▲基于结构锚点的压缩：在整个电子表格中放置“结构锚点”，以帮助LLM理解数据结构。▲逆索引翻译：将电子表格转换为更紧凑的格式，并消除冗余数据。▲数据格式感知聚合：根据数字格式和数据类型对相邻单元格进行分组。
SHEETCOMPRESSOR 框架的插图（图片：Microsoft）
Microsoft称，SpreadsheetLLM显着提高了电子表格检测任务的性能，在 GPT4 的上下文学习设置中比普通方法高出 25.6%，使用词元（token）的成本降低了 96%，并能提供更好的处理结果。目前，Microsoft还没有公布何时向公众发布SpreadsheetLLM 的消息。该论文指出，该模型仍有一些限制，如对于复杂或结构化程度高的数据，其理解能力仍然有限；SheetCompressor目前还不能压缩包含自然语言的单元格等等。⭐星标华尔街见闻，好内容不错过⭐本文不构成个人投资建议，不代表平台观点，市场有风险，投资需谨慎，请独立判断和决策。
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