表計算ソフトのスプレッドシートは、広大な表や多種多様な書式設定、複雑な計算式や参照などの要素を持っており、大規模言語モデル(LLM)にとっては鬼門です。Microsoftの研究者らが、ExcelやGoogleスプレッドシートのような従来のAIでは理解が難しいスプレッドシートの処理を念頭に置いた言語モデルの「SpreadsheetLLM」を発表しました。
2024年7月12日にプレプリントサーバー・arXivに掲載された論文で、Microsoftの研究チームは、スプレッドシートを言語モデルでも理解しやすい形式に変換するアプローチを採用した「SpreadsheetLLM」を発表しました。
SheetCompressorは、表構造を定義する重要な行や列を特定する「効率的なレイアウト理解のための構造的アンカー」、空ではないセルのテキストにインデックスを付けてデータの整合性を保ちながらトークンの使用を最適化する「トークンの効率化のための転置インデックス翻訳」、同様の形式や数値のセルをグループ化して使用するトークンを低減させる「数値セルのデータフォーマット集計」の3つのコンポーネントから成ります。SpreadsheetLLMの強みは、スプレッドシートのデータへのアクセス性を改善し、より理解しやすいものにできることです。LLMの力により、ユーザーは複雑な数式やプログラミング言語ではなく自然言語処理でスプレッドシートを参照したり作成したりできるため、例えば組織内のより多くの個人がデータに基づく意思決定をしやすくなるといったメリットが見込めます。
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