Če primerjamo, kako DeepSeek in Excel Copilot obravnava kompleksne postavitve podatkov, se pojavi več ključnih razlik:
Deepseek
Deepseek je velik jezikovni model (LLM), zasnovan za reševanje zapletenih nalog pri razvoju programske opreme, obdelavi naravnega jezika in avtomatizaciji poslovanja. Odlikuje se pri ravnanju z dolgimi kontekstnimi okni in podpira do 128 tisoč žetonov, zaradi česar je še posebej spreten pri upravljanju obsežnih naborov podatkov in zapletenih podatkovnih strukturah. Ta sposobnost je koristna za naloge, kot so ustvarjanje kode, analiza podatkov in zapleteno reševanje problemov, kjer je ohranjanje skladnosti v velikih naborih ključnega pomena.
Deepseekov sistem mešanic eksperit (MOE) mu omogoča aktiviranje samo potrebnih parametrov za posebne naloge, zmanjšanje računskih stroškov in izboljšanje natančnosti, specifične za naloge. Ta pristop omogoča Deepseeku učinkovito obdelavo zapletenih postavitev podatkov z osredotočanjem na ustrezne vidike podatkov, s čimer je vsestransko orodje za razvijalce in analitike, ki delajo z zapletenimi sistemi.
Poleg tega Mehanizem z večjo pozornostjo Deepseek (MLA) izboljšuje njegovo sposobnost prepoznavanja niansiranih odnosov znotraj podatkov, kar mu omogoča, da hkrati obravnava več vhodnih vidikov. Ta funkcija je še posebej uporabna pri obravnavi zapletenih postavitev podatkov, ki zahtevajo razumevanje različnih medsebojno povezanih komponent.
Excel Copilot
Po drugi strani je Excel Copilot posebej zasnovan za pomoč pri analizi podatkov in manipulaciji znotraj Excela. Odlikuje se pri ustvarjanju tabel, ustvarjanju formul in poudarjanju pomembnih podatkovnih točk. Kopilot zahteva, da se podatki oblikujejo na strukturiran način, kot so tabele ali razponi s posebnimi zahtevami, kot so edinstvene glave in brez združenih celic. Ta strukturiran pristop pomaga kopiratu za učinkovito analizo in preoblikovanje podatkov, vendar se lahko bori z zelo zapletenimi ali nestrukturiranimi postavitvami podatkov.
Sposobnost Copilota za referenco zunanjih datotek, kot so Word, PowerPoint in PDF dokumenti, izboljša njegove zmogljivosti za analizo podatkov, tako da mu omogoča, da izvleče vpogled iz širšega nabora organizacijskih podatkov. Vendar pa je zanašanje na avtosav lahko omejitev za uporabnike, ki raje ne omogočijo te funkcije, kar potencialno moti delovne tokove.
Primerjava
V smislu ravnanja s kompleksnimi postavitvami podatkov Deepseek ponuja večjo prilagodljivost in moč zaradi svoje sposobnosti obdelave obsežnih naborov podatkov in njegovih naprednih mehanizmov pozornosti. Deepseek lahko obravnava različne in zapletene podatkovne strukture, ne da bi potrebovali posebno oblikovanje, zaradi česar je bolj vsestranski za zapletene naloge analize podatkov.
Excel Copilot, čeprav je odličen za strukturirane podatke v Excelu, se lahko sooči z izzivi z zelo zapletenimi ali nestrukturiranimi postavitvami podatkov zaradi zanašanja na posebne zahteve za oblikovanje. Vendar pa ponuja racionalizirane analize podatkov in zmogljivosti manipulacije v okolju Excel, zaradi česar je idealen za naloge, ki ustrezajo njenemu strukturiranemu okviru.
Na splošno je Deepseek bolj primeren za ravnanje s kompleksnimi postavitvami podatkov v različnih aplikacijah, medtem ko je Excel Copilot optimiziran za učinkovito analizo podatkov v strukturiranih mejah Excela.
Navedbe:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-do-vezna-about-this-new-llm-in-one-flace
[2] https://support.microsoft.com/en-us/topic/Format-tata-for-copilot-in-excel-1604c8eb-57f1-4db1-8363-D53336228c65
[3] https://www.youtube.com/watch?v=OMXGX9AZN78&vl=sl
[4] https://mapify.so/blog/guide-to-using-deepseek-r1-aa-model
[5] https://www.anoopcnair.com/copilot-excel-table-simplify-data-analysis/
[6] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-versus-deep-seek-head-to-head-episode-2671.1269554/
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[8] https://techcommunity.microsoft.com/blog/excelblog/copilot-in-excel-transforming-nata-analysis/4303611
[9] https://www.ablebits.com/office-addins-blog/excel-copilot-tutorial/