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Microsoftは12日、新しい大規模言語モデルをリリースし、ExcelやGoogle Sheetsなどの表計算アプリケーション向けの新しいAI大規模言語モデルSpreadsheetLLMの開発を計画している。

Microsoftは論文の中で、SpreadsheetLLMは新しいAIモデルとして、複雑なスプレッドシートデータを理解して処理するために広く使用されるだろうと指摘した。

SpreadsheetLLM は、スプレッドシートのデータ管理と分析を変革し、よりスマートで効率的なユーザー操作への道を開く可能性を秘めています。

このため、会計士やデータアナリストは将来の仕事の見通しを心配しているかもしれません。ネチズンはソーシャルプラットフォームXで「カレンの仕事は間もなく人工知能に取って代わられるだろう」と冗談を言った。

「カレンはもうすぐ仕事を失うかもしれない」

研究者らは、現在のスプレッドシート アプリケーションは機能が豊富で、ユーザーにレイアウトや形式の選択肢が多数提供されているため、従来の AI の大規模言語モデルがスプレッドシート処理で効果的であることが困難になっていると指摘しました。 SpreadsheetLLM は、スプレッドシート アプリケーション用に特別に設計された AI モデルです。

Microsoft は、SpreadsheetLLM がスプレッドシート データをよりよく理解して処理できるようにするために、SheetCompressor (圧縮スプレッドシート) ツールも開発しました。

SpreadsheetLLMの潜在的な応用例は、日常的なデータ分析タスクの自動化から、スプレッドシートデータに基づくインテリジェントな洞察や推奨事項の提供まで、広範囲にわたると研究者らは述べた。たとえば、SpreadsheetLLM を使用すると、財務レポートの自動生成、データの異常や傾向の特定、顧客にパーソナライズされた製品やサービスの推奨事項の提供などを行うことができます。

その結果、SpreadsheetLLM は企業のデータ処理方法に革命をもたらす可能性があります。

あるユーザーは、「SQL を記述できる LLM は、私たちが知っているデータ エンジニアリング業界全体を滅ぼすでしょう。」と主張しました。

別の人は「SaaSは深刻な危機に陥っている」と書いた。

「これは金融界に大きな影響を与えるだろう」

ペンシルベニア大学ウォートン校の准教授イーサン・モリック氏はツイッターで次のように書いている。「これは、LLMが間もなく構造化されたスプレッドシートデータと非構造化スプレッドシートデータを処理できるようになるというもう一つの兆候です。これにより、多くのユースケース（予測、財務、データ）が可能になります。評価など）、スプレッドシートによる真実の情報源があると、幻想が減る傾向があります。」

SpreadsheetLLM はどのように機能しますか?

SpreadsheetLLM は、スプレッドシート データを大規模言語モデル (LLM) が理解できる形式にエンコードすることで機能し、LLM がスプレッドシート データについて推論し、データに関する質問に答え、さらには自然言語プロンプトに基づいて新しいスプレッドシートを生成できるようにします。

SpreadsheetLLM の中心となるのは「SheetCompressor」フレームワークであり、スプレッドシート データを効果的に圧縮およびエンコードして、LLM での処理を容易にします。 SheetCompressor は 3 つのモジュールで構成されています。

▲ 構造アンカーベースの圧縮: LLM がデータの構造を理解できるように、スプレッドシート全体に「構造アンカー」を配置します。
▲逆インデックス変換: スプレッドシートをよりコンパクトな形式に変換し、冗長なデータを排除します。
▲データ形式を意識した集計: 数値形式とデータ型に基づいて隣接するセルをグループ化します。

SHEETCOMPRESSOR フレームワークの図 (画像: Microsoft)

Microsoft によると、SpreadsheetLLM はスプレッドシート検出タスクのパフォーマンスを大幅に向上させ、GPT4 のコンテキスト学習設定で通常の方法を 25.6% 上回り、トークンの使用コストを 96% 削減し、より良い処理結果を提供します。

現在、Microsoft は SpreadsheetLLM がいつ一般にリリースされるかを発表していません。この論文では、複雑なデータや高度に構造化されたデータを理解する能力が依然として制限されているなど、このモデルにはまだいくつかの制限があると指摘しています。SheetCompressor は現在、自然言語を含むセルを圧縮できません。