四虎综合网,老子影院午夜伦不卡国语,色花影院,五月婷婷丁香六月,成人激情视频网,动漫av网站免费观看,国产午夜亚洲精品一级在线

每日經(jīng)濟(jì)新聞
輪播

每經(jīng)網(wǎng)首頁(yè) > 輪播 > 正文

專(zhuān)為Excel而生的大模型來(lái)了!

華爾街見(jiàn)聞 2024-07-16 11:41:51

12日,Microsoft發(fā)布了一個(gè)新的大型語(yǔ)言模型,計(jì)劃為Excel、谷歌Sheets等電子表格應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)全新的AI大語(yǔ)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(huì)讓會(huì)計(jì)師和數(shù)據(jù)分析師們對(duì)他們的未來(lái)工作前景感到擔(dān)憂。網(wǎng)友們?cè)谏缃黄脚_(tái)X上調(diào)侃,認(rèn)為“凱倫的工作很快就會(huì)被人工智能取代”。

“凱倫可能很快就會(huì)失業(yè)”

研究人員指出,當(dāng)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(yǔ)言模型難以在電子表格處理方面發(fā)揮作用。而SpreadsheetLLM就是專(zhuān)門(mén)為電子表格應(yīng)用而設(shè)計(jì)的AI模型。

微軟還開(kāi)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(chēng),SpreadsheetLLM的潛在應(yīng)用非常廣泛,從自動(dòng)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(jiàn)解和建議。例如,SpreadsheetLLM可用于自動(dòng)生成財(cái)務(wù)報(bào)告、識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常或趨勢(shì)、為客戶提供個(gè)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(chēng):“正如我們所知,能夠編寫(xiě)SQL的LLM將扼殺整個(gè)數(shù)據(jù)工程行業(yè)。”

另一位寫(xiě)道,“SaaS陷入了深深的麻煩。”

“這對(duì)金融界來(lái)說(shuō)將產(chǎn)生巨大影響”

賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院副教授伊桑·莫利克(Ethan Mollick)在推特上寫(xiě)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(cè)、財(cái)務(wù)、估值等),并且擁有電子表格真實(shí)來(lái)源往往會(huì)減少幻覺(jué)。”

SpreadsheetLLM如何工作?

SpreadsheetLLM通過(guò)將電子表格數(shù)據(jù)編碼為大型語(yǔ)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(jìn)行推理、回答有關(guān)數(shù)據(jù)的問(wèn)題,甚至根據(jù)自然語(yǔ)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(gè)模塊組成:

▲基于結(jié)構(gòu)錨點(diǎn)的壓縮:在整個(gè)電子表格中放置“結(jié)構(gòu)錨點(diǎn)”,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(lèi)型對(duì)相鄰單元格進(jìn)行分組。

SHEETCOMPRESSOR框架的插圖(圖片:Microsoft)

Microsoft稱(chēng),SpreadsheetLLM顯著提高了電子表格檢測(cè)任務(wù)的性能,在GPT4的上下文學(xué)習(xí)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(méi)有公布何時(shí)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(duì)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(yǔ)言的單元格等等。

(作者 張雅琦

封面圖片來(lái)源:視覺(jué)中國(guó)-VCG41N1472123004

責(zé)編 胡玲

特別提醒:如果我們使用了您的圖片,請(qǐng)作者與本站聯(lián)系索取稿酬。如您不希望作品出現(xiàn)在本站,可聯(lián)系我們要求撤下您的作品。

數(shù)據(jù) 電子 大模型 模型

歡迎關(guān)注每日經(jīng)濟(jì)新聞APP

每經(jīng)經(jīng)濟(jì)新聞官方APP

0

0