微软开发出针对Excel等应用的新一代AI模型，其性能表现比传统方法提升了25.6%，同时降低了96%的词汇使用成本。
编辑日期：2024年07月16日
据研究人员指出，当前的电子表格程序拥有广泛的功能和灵活的布局及格式设定，这使得常规的人工智能大型语言模型在处理电子表格任务时面临挑战。
SpreadsheetLLM 是一款专为优化电子表格应用而构建的人工智能模型。此外，微软还创新性地开发了 SheetCompressor 工具，旨在提升 SpreadsheetLLM 对电子表格数据的理解和处理能力。
SpreadsheetLLM模型的核心构建包含三个关键组件：结构锚定的压缩方法、反向索引转换机制以及对数据格式敏感的聚合操作。
电子表格识别任务的效能通过SpreadsheetLLM得到了显著提升，在GPT4的情境学习环境中，相较于常规方法展现出25.6%的优越性。此外，它将令牌处理成本降低了96%，同时确保了更出色的处理效果。
目前，关于微软打算何时或将 SpreadsheetLLM 推向公众的具体信息尚未公开。据论文描述，该模型在应对含有背景色和边框的电子表格时存在效率限制；而 SheetCompressor 则尚不具备处理包含自然语言内容单元格的能力。
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