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B端神器来了？微软发布SpreadsheetLLM，能3d图谜字谜总汇全图大幅提升AI在Excel的能力

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　　13d图谜字谜总汇全图2日，Microsoft发布了一个新的大型语言模型，计划为Excel、　　Microsoft在论文指出，SpreadsheetLLM作为一款全新的AI模型，将广泛使用于理解和处理但复杂的电子表格数据。　　SpreadsheetLLM具有改变电子表格数据管理和分析的潜力，为更智能和高效的用户交互铺平了道路。　　这或许会让会计师和数据分析师们对他们的未来工作前景感到担忧。网友们在社交平台X上调侃，认为“凯伦的工作很快就会被人工智能取代”。　　“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。　　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（EthanMollick）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。　　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。　　本文来自微信公众号“硬AI”，关注更多AI前沿资讯请移步这里　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。　　责任编辑：王永生