스프레드시트 데이터 분석
의사결정 지원 한 걸음 더
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마이크로소프트 연구진은 스프레드시트 작업을 이해하고 처리하기 위해 설계된 새로운 AI 모델인 “스프레드시트LLM”을 공개했다고 16일 밝혔다. |
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마이크로소프트 연구진은 스프레드시트 작업을 이해하고 처리하기 위해 설계된 새로운 AI 모델인 “스프레드시트LLM”을 공개했다고 16일 밝혔다.
이 연구 논문은 ‘“스프레드시트LLM: 대형 언어 모델을 위한 스프레드시트 인코딩(SpreadsheetLLM: Encoding Spreadsheets for Large Language Models)’이라는 제목으로 아카이브(arXiv)에 게재됐다. 널리 사용되지만 복잡한 스프레드시트 형식에 AI를 적용하는 데 있어 발생하는 문제들을 다루고 있는 것이 특징이다. 스프레드시트는 엑셀과 같은 행과 열로 구성된 표 형식으로 저장하고, 관리하며, 분석할 수 있는 소프트웨어 도구다.
스프레드시트LLM은 대형 언어 모델(LLM)의 능력을 스프레드시트의 구조화된 데이터와 결합한 것이 특징이다. 연구진은 “스프레드시트LLM은 스프레드시트 내용을 대형 언어 모델에서 사용할 수 있는 형식으로 인코딩해 이 모델들이 스프레드시트 내용을 이해하고 추론할 수 있게 한다”고 설명했다.
마이크로소프트의 스프레드시트LLM 시스템은 스프레드시트를 압축하고 인코딩하는 파이프라인을 사용해 대형 언어 모델이 복잡한 스프레드시트 데이터를 효율적으로 이해하고 분석할 수 있게 한다. 시트컴프레서(SheetCompressor) 모듈은 스프레드시트 작업에서 AI의 성능을 최적화하고 최첨단 정확도를 달성하는 데 중요한 역할을 한다.
연구진은 스프레드시트가 단순한 데이터 입력 및 분석에서부터 복잡한 금융 모델링 및 의사결정에 이르기까지 다양한 작업에 사용된다는 점을 강조했다. 연구진은 “기존의 언어 모델은 데이터의 구조적 특성과 수식 및 참조의 존재로 인해 스프레드시트 내용을 이해하고 추론하는 데 어려움을 겪는다”고 밝혔다.
스프레드시트LLM 파이프라인 |
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스프레드시트LLM은 스프레드시트 데이터를 LLM이 이해하고 작업할 수 있는 방식으로 인코딩해 이러한 격차를 해소하는 것을 목표로했다. 해당 모델은 스프레드시트 내의 구조와 관계를 보존하면서도 언어 모델이 접근할 수 있도록 하는 새로운 인코딩 방식을 사용한다.
스프레드시트LLM의 잠재적인 응용 분야는 일상적인 데이터 분석 작업 자동화에서부터 스프레드시트 데이터를 기반으로 한 지능형 인사이트와 추천 제공에 이르기까지 다양하다고 마이크로소프트측은 밝혔다. LLM이 스프레드시트 내용을 이해하고, 데이터에 대한 질문에 답하며, 자연어 프롬프트를 기반으로 새로운 스프레드시트를 생성할 수 있게 함으로써, 스프레드시트LLM은 기업에서 AI 지원 데이터 분석 및 의사결정의 새로운 가능성을 열어준다.
스프레드시트LLM의 주요 장점 중 하나는 더 넓은 범위의 사용자에게 스프레드시트 데이터를 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있게 한다는 것이다. 자연어 처리를 통해 사용자는 복잡한 수식이나 프로그래밍 언어 대신 평이한 영어를 사용해 스프레드시트 데이터를 질의하고 조작할 수 있을 것이다. 이는 데이터 인사이트에 대한 접근을 민주화하고 조직 내 더 많은 사람들이 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있게 할 것이다.
마이크로소프트의 스프레드시트LLM은 기업용 AI 기술에 대한 회사의 막대한 투자가 이루어지고 있는 시기에 나온 것이다. 마이크로소프트는 지난해 3월 다양한 생산성 작업을 도와주는 AI 기반 비서인 마이크로소프트 365 코파일럿(Copilot)을 도입했으며, 올해 2월에는 금융 전문가를 위한 AI 챗봇인 코파일럿 포 파이낸스(Copilot for Finance)의 미리보기도 발표했다.
이러한 개발은 마이크로소프트가 기업에 AI의 힘을 전달하고 데이터와 함께 작업하는 방식을 혁신하려는 의지를 보여준다. 기업이 점점 더 데이터에 의존해 의사결정을 내리고 경쟁력을 유지하려는 상황에서 스프레드시트LLM 및 코파일럿(Copilot)과 같은 도구는 필요성이 증대될 것으로 보인다.
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