微软研发"超级大脑"：Excel智商提高25.6%！
前言
微软
就在7月16日，一项来自微软的最新研究引发了广泛关注——SPREADSHEETLLM。这个专为Excel等电子表格应用而生的AI大脑，号称能让Excel更加智能化。据悉，它不仅性能大幅提升，词元使用量也显著降低。那么，这个"超级大脑"到底有何过人之处？它又将如何重塑我们使用Excel的方式？让我们一探究竟。
SPREADSHEETLLM的核心创新
新模型SPREADSHEETLLM
SPREADSHEETLLM的奥秘，主要在于它的编码框架SheetCompressor。这个由结构锚点压缩、反向索引转换和数据格式感知聚合三大模块组成的框架，是其性能飞跃的关键。
结构锚点压缩技术巧妙地识别并提取电子表格的关键结构信息，生成精简版的"骨架"表格，大幅减少了需处理的数据量。反向索引转换则采用优化的JSON格式，将具有相同文本的单元格地址合并，显著提高了词元利用率。而数据格式感知聚合通过提取并聚类具有相似格式的数值单元格，简化了模型对数据分布的理解。
SPREADSHEETLLM的性能提升
得益于这些创新，SPREADSHEETLLM在各项指标上都交出了亮眼的成绩单。实验显示，它将电子表格问答的准确率提高了22%，整体性能较普通方法高出25.6%。更令人惊喜的是，它仅用了4%的词元就达成了如此表现，这意味着模型可以更高效地理解和处理复杂的电子表格。
在GPT-4的情境学习设置中，SPREADSHEETLLM同样表现出色。微调后的模型在电子表格表格检测和问答任务上的F1值和准确度，分别提高了79%和6%，充分证明了其强大的泛化能力。
SPREADSHEETLLM的工作原理
SPREADSHEETLLM框架图
首先，SheetCompressor的三大模块各司其职，通力合作。结构锚点压缩负责提纯表格的关键结构；反向索引转换优化词元使用；数据格式感知聚合简化数值数据的理解。它们环环相扣，逐步提炼并优化电子表格的表示。
数据在这个流程中的演变颇为有趣。原始的杂乱无章的电子表格，经过一系列"修剪"和"打包"，最终呈现为简洁明了的形式，方便SPREADSHEETLLM高效地"理解"和处理。
值得一提的是，微软还提出了Chain of Spreadsheet（CoS）框架，以拓展SPREADSHEETLLM的应用场景。它先识别与任务查询相关的表格内容，再分解任务生成准确回答。实验表明，CoS大大提高了复杂电子表格的处理效率和回答的精准度。
总结
SPREADSHEETLLM的创新编码框架和出色的性能表现，为Excel带来了更加强大的系统，能更好的协助用户快速办公，在技术方面来说可谓是大突破。
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