Microsoft, veri analistleri ve muhasebecilerin dikkatini çekecek yeni bir büyük dil modeli (LLM) tanıttı. SpreadsheetLLM, çeşitli tablo görevlerinde son derece etkili olduğu belirtilen bu model, veri yönetimi ve analizinde devrim yaratma potansiyeline sahip. Bu model, kullanıcı etkileşimlerini daha akıllı ve verimli hale getirmeyi amaçlıyor.
Geçen hafta yayımlanan bir ön baskı makalesinin ardından, X’de “Karen işsiz kalabilir” gibi esprili yorumlar dikkat çekti. Bazı kullanıcılar, “SaaS ciddi bir tehlikede” ve “Bu, finans dünyası için büyük olacak” şeklinde paylaşımlarda bulundu.
Pennsylvania Üniversitesi Wharton Okulu’ndan Doçent Ethan Mollick, “Bu, LLM’lerin yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tablo verileriyle çalışabilecekleri başka bir işaret. Bu, birçok kullanım senaryosunu açacak ve bir tablo veri kaynağı olması, yanılsamaları azaltma eğiliminde olacak,” dedi.
SpreadsheetLLM tablo görevlerinde performansı artırıyor
LLM’ler, genellikle iki boyutlu ızgaralar, esnek düzenler ve çeşitli format seçenekleriyle karakterize edilen tablolarla çalışmada zorlanıyordu. Microsoft, bu sorunu aşmak için SheetCompressor adında yenilikçi bir kodlama çerçevesi geliştirdi. Bu çerçeve, tablo görevlerinde performansı önemli ölçüde artırıyor.
SheetCompressor, üç ana modülden oluşuyor: yapısal-çapa tabanlı sıkıştırma, ters dizin çevirisi ve veri formatı farkındalıklı toplama. Bu modüller, LLM’lerin tabloları daha iyi anlamalarına yardımcı oluyor ve gereksiz veri satır ve sütunlarını kaldırarak sıkıştırılmış bir tablo oluşturuyor. Böylece, LLM’lerin tablo verilerini anlaması ve işlem yapması kolaylaşıyor.
Microsoft, bu yöntemle tablo kodlaması için kullanılan token sayısını %96 oranında azalttığını belirtiyor. SpreadsheetLLM, tablo verilerini anlama konusunda üstün performans gösteriyor ve Chain of Thought metodolojisi üzerine inşa edilen “Chain of Spreadsheet” (CoS) adı verilen bir çerçeve sunuyor. Bu çerçeve, tablo analizini bir tespit-eşleştirme-akıl yürütme zinciri olarak ele alıyor.