微软研究人员为电子表格应用开发了专用人工智能LLM

微软的 Copilot 生成式人工智能助手现已成为该公司许多软件应用程序的一部分。其中包括 Excel 电子表格应用程序，用户可以在其中输入文本提示来帮助处理某些选项。微软的一组研究人员一直在研究一种新的人工智能大型语言模型，这种模型是专门为 Excel、Google Sheets 等电子表格程序开发的。

这些微软 团队成员最近在 Arxiv.org 网站上 发表了他们关于这个新模型的研究论文，这个模型的名字相当平淡无奇，叫 SpreadsheetLLM。

研究人员在论文中指出，电子表格包括具有大量不同形式和选项的布局和格式。研究人员称，这可能会给标准人工乐虎国际手机版下载带来一些问题，比如在理解单元格地址和格式等电子表格特定功能方面的令牌限制。

该团队表示，他们的 SpreadsheetLLM 就是为了克服这些挑战而设计的。此外，该团队还开发了所谓的 SheetCompressor，顾名思义，它实际上是对电子表格进行压缩，以便 SpreadsheetLLM 能够更有效地使用电子表格。

文件指出：

它由三个模块组成：基于结构锚的压缩、反向索引转换和数据格式感知聚合。它大大提高了电子表格表格检测任务的性能，在 GPT4 的上下文学习设置中，比 vanilla 方法高出 25.6%。

在他们的实验中，微软的研究人员能够利用较大的电子表格提供更好的结果，同时将词元成本降低了 96%。

目前还不知道微软计划何时甚至是否向公众提供 SpreadsheetLLM。该论文指出，这种模型仍有一些限制，包括如果电子表格使用任何背景颜色和边框，因为它们可能会占用过多的标记。此外，SheetCompressor 目前还不能压缩包含自然语言的单元格。

论文指出：

例如，将"中国"、"美国"和"法国"等术语归类到"国家"等统一标签下，不仅能提高压缩率，还能加深 LLM 对数据的语义理解。

微软能否将这项研究成果转化为实际产品，让我们拭目以待。

了解更多：

https://arxiv.org/html/2407.09025v1

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