The arrival of a B-end artifact? Microsoft releases SpreadsheetLLM, which can significantly enhance AI capabilities in Excel

12 日，Microsoft 發佈了一個新的大型語言模型，計劃為 Excel、谷歌 Sheets 等電子表格應用程序開發全新的 AI 大語言模型--SpreadsheetLLM。

Microsoft 在論文指出，SpreadsheetLLM 作為一款全新的 AI 模型，將廣泛使用於理解並處理複雜的電子表格數據。

SpreadsheetLLM 具有改變電子表格數據管理和分析的潛力，為更智能和高效的用户交互鋪平了道路。

這或許會讓會計師和數據分析師們對他們的未來工作前景感到擔憂。網友們在社交平台 X 上調侃，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”

研究人員指出，當前的電子表格應用程序功能豐富，在佈局和格式方面為用户提供了大量選擇，這使得傳統的 AI 大語言模型難以在電子表格處理方面發揮作用。而 SpreadsheetLLM 就是專門為電子表格應用而設計的 AI 模型。

微軟還開發了 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據。

研究人員稱，SpreadsheetLLM 的潛在應用非常廣泛，從自動執行日常數據分析任務，到提供基於電子表格數據的智能見解和建議。例如，SpreadsheetLLM 可用於自動生成財務報告、識別數據中的異常或趨勢、為客户提供個性化的產品或服務推薦等。

因此，SpreadsheetLLM 有可能徹底改變企業處理數據的方式。

一位用户聲稱：“正如我們所知，能夠編寫 SQL 的 LLM 將扼殺整個數據工程行業。”

另一位寫道，“SaaS 陷入了深深的麻煩。”

“這對金融界來説將產生巨大影響”

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 很快就能處理結構化和非結構化電子表格數據。這將解鎖許多用例（預測、財務、估值等），並且擁有電子表格真實來源往往會減少幻覺。”

SpreadsheetLLM 如何工作？

SpreadsheetLLM 通過將電子表格數據編碼為大型語言模型（LLM）可以理解的格式，從而使 LLM 能夠對電子表格數據進行推理、回答有關數據的問題，甚至根據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據，使其更易於 LLM 處理。SheetCompressor 由三個模塊組成：

▲基於結構錨點的壓縮：在整個電子表格中放置 “結構錨點”，以幫助 LLM 理解數據結構。

▲逆索引翻譯：將電子表格轉換為更緊湊的格式，並消除冗餘數據。

▲數據格式感知聚合：根據數字格式和數據類型對相鄰單元格進行分組。

SHEETCOMPRESSOR 框架的插圖（圖片：Microsoft）

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

目前，Microsoft 還沒有公佈何時向公眾發佈 SpreadsheetLLM 的消息。該論文指出，該模型仍有一些限制，如對於複雜或結構化程度高的數據，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。