माइक्रोसॉफ्ट बोफिन्स एक्सेल को एआई से लैस करने पर विचार कर रहे हैं

जल्दी या बाद में, सब कुछ Microsoft Excel में समाप्त हो जाता है।

37 साल पुरानी स्प्रेडशीट को चलाने के लिए इस्तेमाल किया गया है कयामत और पीएसी मैन, स्टॉप-मोशन एनिमेशन, एक बारी आधारित भूमिका खेल खेल, शतरंज, तथा एक तंत्रिका नेटवर्क, अन्य बातों के अलावा।

एक्सेल की नवीनतम ट्रिक माइक्रोसॉफ्ट के अपने सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के सौजन्य से आती है: "फ्लेम: स्प्रेडशीट फॉर्मूले के लिए एक छोटा भाषा मॉडल।"

में विस्तृत है एक प्रीप्रिंट पेपर Microsoft शोधकर्ताओं हर्षित जोशी, अबीशाई एबेनेज़र, जोस कैंब्रोनेरो, सुमित गुलवानी, आदित्य कनाडे, वु ले, इवान रेडिकेक और गस्ट वर्ब्रुगेन से। पेपर फ्लेम नामक सहायक एआई प्रणाली का वर्णन करता है। यह एक छोटा भाषा मॉडल है जो एक्सेल सूत्रों के निर्माण और रखरखाव में सुधार कर सकता है।

OpenAI's ChatGPT जैसे बड़े भाषा मॉडल हैं सभी क्रोध इस समय। ये बड़ी मात्रा में टेक्स्ट पर प्रशिक्षित सांख्यिकीय मॉडल हैं जो टेक्स्ट प्रॉम्प्ट इनपुट के आधार पर संभावित आउटपुट की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

बड़े भाषा मॉडल के साथ समस्या यह है कि वे बड़े हैं - प्रशिक्षण के लिए बहुत सारे इनपुट डेटा और धन की आवश्यकता होती है, और परिणामस्वरूप मॉडल का उपयोग करने के लिए बहुत सारे हार्डवेयर की भी आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने Incoder 6.7B का हवाला दिया, जो 159 Nvidia V24 GPU के साथ 248 दिनों की अवधि में 100GB स्रोत कोड पर कोड भरने के लिए प्रशिक्षित मॉडल है।

लैम्ब्डा लैब्स है अनुमानित GPT-3, एक 175B पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षित करने की लागत, Tesla V4.6 उदाहरणों का उपयोग करके लगभग $100 मिलियन आती है।

मात्र 60M पैरामीटर पर वज़न करते हुए, FLAME "एक्सेल फ़ार्मुलों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया पहला भाषा मॉडल है।" जबकि शोध पत्र स्पष्ट रूप से यह नहीं बताता है कि FLAME "एक्सेल के लिए पहला भाषा मॉडल" का प्रतिनिधित्व करने वाला एक संक्षिप्त शब्द है, हम अनुमान लगाते हैं कि यह मामला है।

अपने मामूली आकार के बावजूद, फ्लेम कोड टी5 (220एम), कोडेक्स-कुशमैन (12बी), और कोडेक्स-डेविन्सी (175बी) सहित कोड की लाइनों (कोड इनफिलिंग) को पूरा करने के लिए ट्यून किए गए बहुत बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करने में कामयाब होता है।

FLAME को एक्सेल फ़ार्मुलों को स्वत: पूर्ण करने या विकृत लोगों की मरम्मत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और सिंटैक्स पुनर्निर्माण को संभालने के लिए, एक सूत्र से अलग करने के लिए सीमांकक (जैसे, घुंघराले ब्रेसिज़) के लिए एक तकनीक ताकि मॉडल अधिक आसानी से पूर्ण सूत्र को पहचान और पुनर्निर्माण कर सकें।

तो एक्सेल के कुछ भविष्य के संस्करण में, एक बार FLAME को सॉफ्टवेयर में तार कर दिया गया है, इस तरह एक बग्गी फॉर्मूला दर्ज करना ...

=IF('13 जनवरी'!B2="", '13 फरवरी'!B2="", '13 मार्च'!B2="", '13 अप्रैल'!B2="", हां, नहीं)

...फ्लेम की सुधारात्मक क्षमता की मदद से अंत में ऐसा दिख सकता है।

=IF(AND('13 जनवरी'!B2="", '13 फरवरी'!B2="", '13 मार्च'!B2="", '13 अप्रैल'!B2=""), "हां", "नहीं")

और कोडेक्स या अन्य बड़े भाषा मॉडल की तुलना में परिमाण कम प्रशिक्षण डेटा के दो आदेशों के साथ ऐसा करने में सक्षम होने का मतलब है कि माइक्रोसॉफ्ट को तैयार होने पर फ्लेम को तैनात करने के लिए और अधिक किफायती होना चाहिए।

उन लोगों के लिए जिन्हें बहुत सारे फॉर्मूलों के साथ बड़ी स्प्रैडशीट बनाए रखनी होती है, आपके विनम्र गिद्ध को कहना होगा, FLAME बहुत अच्छा लग रहा है। ®

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• स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/02/04/microsoft_excel_ai/