12日，Microsoft發(fā)布了一個新的大型語言模型，計劃為Excel、谷歌Sheets等電子表格應(yīng)用程序開發(fā)全新的AI大語言模型--SpreadsheetLLM。

Microsoft在論文指出，SpreadsheetLLM作為一款全新的AI模型，將廣泛使用于理解并處理復(fù)雜的電子表格數(shù)據(jù)。

SpreadsheetLLM具有改變電子表格數(shù)據(jù)管理和分析的潛力，為更智能和高效的用戶交互鋪平了道路。

這或許會讓會計師和數(shù)據(jù)分析師們對他們的未來工作前景感到擔憂。網(wǎng)友們在社交平臺X上調(diào)侃，認為“凱倫的工作很快就會被人工智能取代”。

“凱倫可能很快就會失業(yè)”

研究人員指出，當前的電子表格應(yīng)用程序功能豐富，在布局和格式方面為用戶提供了大量選擇，這使得傳統(tǒng)的AI大語言模型難以在電子表格處理方面發(fā)揮作用。而SpreadsheetLLM就是專門為電子表格應(yīng)用而設(shè)計的AI模型。

微軟還開發(fā)了SheetCompressor（壓縮電子表格）工具，以幫助SpreadsheetLLM更好地理解和處理電子表格數(shù)據(jù)。

研究人員稱，SpreadsheetLLM的潛在應(yīng)用非常廣泛，從自動執(zhí)行日常數(shù)據(jù)分析任務(wù)，到提供基于電子表格數(shù)據(jù)的智能見解和建議。例如，SpreadsheetLLM可用于自動生成財務(wù)報告、識別數(shù)據(jù)中的異?；蜈厔荨榭蛻籼峁﹤€性化的產(chǎn)品或服務(wù)推薦等。

因此，SpreadsheetLLM有可能徹底改變企業(yè)處理數(shù)據(jù)的方式。

一位用戶聲稱：“正如我們所知，能夠編寫SQL的LLM將扼殺整個數(shù)據(jù)工程行業(yè)。”

另一位寫道，“SaaS陷入了深深的麻煩。”

“這對金融界來說將產(chǎn)生巨大影響”

賓夕法尼亞大學沃頓商學院副教授伊桑·莫利克（Ethan Mollick）在推特上寫道：“這再次表明LLM很快就能處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化電子表格數(shù)據(jù)。這將解鎖許多用例（預(yù)測、財務(wù)、估值等），并且擁有電子表格真實來源往往會減少幻覺。”

SpreadsheetLLM如何工作？

SpreadsheetLLM通過將電子表格數(shù)據(jù)編碼為大型語言模型（LLM）可以理解的格式，從而使LLM能夠?qū)﹄娮颖砀駭?shù)據(jù)進行推理、回答有關(guān)數(shù)據(jù)的問題，甚至根據(jù)自然語言提示生成新的電子表格。

SpreadsheetLLM的核心是“SheetCompressor”框架，該框架可以有效地壓縮和編碼電子表格數(shù)據(jù)，使其更易于LLM處理。SheetCompressor由三個模塊組成：

▲基于結(jié)構(gòu)錨點的壓縮：在整個電子表格中放置“結(jié)構(gòu)錨點”，以幫助LLM理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

▲逆索引翻譯：將電子表格轉(zhuǎn)換為更緊湊的格式，并消除冗余數(shù)據(jù)。

▲數(shù)據(jù)格式感知聚合：根據(jù)數(shù)字格式和數(shù)據(jù)類型對相鄰單元格進行分組。

SHEETCOMPRESSOR框架的插圖（圖片：Microsoft）

Microsoft稱，SpreadsheetLLM顯著提高了電子表格檢測任務(wù)的性能，在GPT4的上下文學習設(shè)置中比普通方法高出25.6%，使用詞元（token）的成本降低了96%，并能提供更好的處理結(jié)果。

目前，Microsoft還沒有公布何時向公眾發(fā)布SpreadsheetLLM的消息。該論文指出，該模型仍有一些限制，如對于復(fù)雜或結(jié)構(gòu)化程度高的數(shù)據(jù)，其理解能力仍然有限；SheetCompressor目前還不能壓縮包含自然語言的單元格等等。

（作者 張雅琦）

封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1472123004