Köşeleri kesmek:E-tablolar o kadar çok işin ve iş alanının vazgeçilmezidir ki ekonomik değerlerini ölçmek neredeyse imkansızdır. Bu aracı ustalıkla kullanan kişilere olan talep yüksektir ve genellikle iyi ücret alırlar. Microsoft şimdi bazı işleri öldürme potansiyeline sahip ve aynı zamanda insanları sıkıcı veri analizlerinden kurtaran bir özellik yarattı.
Microsoft, elektronik tablo verilerini analiz etmek ve yorumlamak için büyük dil modelleri kullanan SpreadsheetLLM adlı bir çerçeve geliştirdi. Araç, elektronik tablolarla uğraşırken geleneksel LLM’lerin karşılaştığı zorlukları ele almak için tasarlanmıştır; örneğin, kapsamlı iki boyutlu ızgaraları, esnek düzenleri ve çeşitli biçimlendirme seçeneklerini ele alır. Bunu, verileri serileştirerek ve hücre adreslerini, değerleri ve biçimleri bir veri akışına dahil ederek çözer.
Araç, LLM’ler için elektronik tabloları sıkıştıran bir bileşen içerir. Üç modülden oluşur: biri elektronik tablo yapısını analiz eder ve tablo dışı içeriği atar; diğeri veriyi daha verimli bir gösterime çevirir; ve üçüncüsü veriyi toplar.
SpreadsheetLLM’nin mevcut biçiminde bazı sınırlamaları vardır. Örneğin, sayfaya bir anlam aktarabilecek hücre arka plan renklerini yok sayar. Ayrıca doğal dil içeren hücreler için anlamsal tabanlı sıkıştırmadan yoksundur.
Zayıflıkları bir kenara bırakılırsa, oldukça etkili görünüyor. Testlerde, GPT-4’ün bağlam içi öğrenme ortamında geleneksel yaklaşımlardan %25,6 daha iyi performans gösterdi. Ek olarak, SheetCompressor elektronik tablo kodlaması için belirteç kullanımını %96 oranında azaltarak hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde düşürdü. SpreadsheetLLM ayrıca elektronik tablo anlayışı için temel olan elektronik tablo tablosu algılamada da çok iyidir. Bu araç, çeşitli sektörlerde veri işlemeyi kolaylaştırabilir.
Bu, bazı işlerin yerini alabilecek bir araç gibi geliyorsa, muhtemelen haklısınız, özellikle muhasebe ve veri analizi pozisyonlarında. SpreadsheetLLM, teknik olmayan kullanıcıların, sayfaların nasıl çalıştığına dair çok az bilgiyle doğal dil istemlerini kullanarak elektronik tablo verilerini sorgulamasına ve düzenlemesine olanak tanıyabilir.
AI/LLM sektörü hala gelişmekte olduğundan iş etkisini tahmin etmek imkansızdır. Birçok sektördeki pozisyonlar, özellikle Microsoft Excel’de, büyük ölçüde elektronik tablolara dayanmaktadır. Bu roller, orantılı tazminatlarla oldukça değerlidir. Yaklaşık 27 milyon iş ilanının incelendiği bir çalışma, Microsoft Excel becerilerinin en çok aranan yazılım becerisi olduğunu bulmuştur.
Ayrıca finans, muhasebe ve diğer veri yoğun alanlardaki bazı görevleri değiştirmek yerine, onları geliştirebileceği de mantıklıdır. Örneğin, model, elektronik tablo akıl yürütmesini bir tablo “tespit-eşleştirme-akıl yürütme” boru hattına ayırabilen bir “E-Tablo Zinciri” (CoS) çerçevesi sunar.
Belki de daha ilgi çekici olan, modelin hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış elektronik tablo verisiyle çalışabilme yeteneğidir. Araştırmacılara göre, bu özellik, AI tarafından üretilen çıktılardaki halüsinasyonları potansiyel olarak azaltabilir ve elektronik tablo, AI destekli analizin güvenilirliğini artırmak için bir “gerçek kaynağı” görevi görebilir.
Ancak SpreadsheetLLM henüz halka açık bir lansman için hazır değil. Hala araştırma aşamasında ve Microsoft Excel gibi ticari ürünlere dahil edilemeyecek kadar ham.