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Am 12. veröffentlichte Microsoft ein neues umfangreiches Sprachmodell und plant die Entwicklung eines neuen KI-Großsprachenmodells – SpreadsheetLLM – für Tabellenkalkulationsanwendungen wie Excel und Google Sheets.

Microsoft wies in dem Papier darauf hin, dass SpreadsheetLLM als neues KI-Modell weit verbreitet sein wird, um komplexe Tabellenkalkulationsdaten zu verstehen und zu verarbeiten.

SpreadsheetLLM hat das Potenzial, die Verwaltung und Analyse von Tabellenkalkulationsdaten zu transformieren und den Weg für intelligentere und effizientere Benutzerinteraktionen zu ebnen.

Dies könnte dazu führen, dass sich Buchhalter und Datenanalysten Sorgen um ihre zukünftigen Berufsaussichten machen. Netizens scherzten auf der sozialen Plattform X, dass „Karens Job bald durch künstliche Intelligenz ersetzt wird.“

„Karen könnte bald arbeitslos sein“

Die Forscher wiesen darauf hin, dass aktuelle Tabellenkalkulationsanwendungen reich an Funktionen sind und Benutzern eine große Auswahl an Layouts und Formaten bieten, was es für herkömmliche KI-Modelle großer Sprachen schwierig macht, bei der Tabellenkalkulationsverarbeitung effektiv zu sein. SpreadsheetLLM ist ein KI-Modell, das speziell für Tabellenkalkulationsanwendungen entwickelt wurde.

Microsoft hat außerdem das Tool SheetCompressor (komprimierte Tabellenkalkulation) entwickelt, um SpreadsheetLLM dabei zu helfen, Tabellenkalkulationsdaten besser zu verstehen und zu verarbeiten.

Die potenziellen Anwendungen von SpreadsheetLLM sind breit gefächert und reichen von der Automatisierung routinemäßiger Datenanalyseaufgaben bis hin zur Bereitstellung intelligenter Erkenntnisse und Empfehlungen auf der Grundlage von Tabellenkalkulationsdaten, so die Forscher. Beispielsweise kann SpreadsheetLLM verwendet werden, um automatisch Finanzberichte zu erstellen, Anomalien oder Trends in Daten zu erkennen, Kunden personalisierte Produkt- oder Serviceempfehlungen zu geben und vieles mehr.

Daher hat SpreadsheetLLM das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, zu revolutionieren.

Ein Benutzer behauptete: „Ein LLM, das SQL schreiben kann, wird die gesamte Data-Engineering-Branche, wie wir sie kennen, zerstören.“

Ein anderer schrieb: „SaaS steckt in großen Schwierigkeiten.“

„Dies wird enorme Auswirkungen auf die Finanzwelt haben“

Ethan Mollick, außerordentlicher Professor an der Wharton School der University of Pennsylvania, schrieb auf Twitter: „Dies ist ein weiteres Zeichen dafür, dass LLM bald in der Lage sein wird, strukturierte und unstrukturierte Tabellenkalkulationsdaten zu verarbeiten. Bewertungen usw.) und eine Tabellenkalkulation als Quelle der Wahrheit trägt tendenziell dazu bei, Illusionen zu reduzieren.“

Wie funktioniert SpreadsheetLLM?

SpreadsheetLLM funktioniert, indem es Tabellenkalkulationsdaten in ein Format kodiert, das große Sprachmodelle (LLMs) verstehen können, sodass LLMs über Tabellenkalkulationsdaten nachdenken, Fragen zu den Daten beantworten und sogar neue Tabellenkalkulationen basierend auf Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache erstellen können.

Das Herzstück von SpreadsheetLLM ist das „SheetCompressor“-Framework, das Tabellendaten effektiv komprimiert und kodiert und so die Verarbeitung mit LLM erleichtert. SheetCompressor besteht aus drei Modulen:

▲ Auf strukturellen Ankern basierende Komprimierung: Platzieren Sie „strukturelle Anker“ in der gesamten Tabelle, um LLM dabei zu helfen, die Struktur der Daten zu verstehen.
▲Inverse Indexübersetzung: Konvertieren Sie Tabellenkalkulationen in ein kompakteres Format und beseitigen Sie redundante Daten.
▲Datenformatbasierte Aggregation: Gruppieren Sie benachbarte Zellen basierend auf Zahlenformat und Datentyp.

Abbildung des SHEETCOMPRESSOR-Frameworks (Bild: Microsoft)

Laut Microsoft verbessert SpreadsheetLLM die Leistung von Tabellenkalkulationserkennungsaufgaben erheblich, indem es herkömmliche Methoden in der Kontextlerneinstellung von GPT4 um 25,6 % übertrifft, die Kosten für die Verwendung von Token um 96 % senkt und bessere Verarbeitungsergebnisse liefert.

Derzeit hat Microsoft nicht bekannt gegeben, wann SpreadsheetLLM für die Öffentlichkeit freigegeben wird. In dem Artikel wird darauf hingewiesen, dass das Modell immer noch einige Einschränkungen aufweist, z. B. dass seine Fähigkeit, komplexe oder stark strukturierte Daten zu verstehen, derzeit noch nicht in der Lage ist, Zellen mit natürlicher Sprache usw. zu komprimieren.