Порівнюючи, як DeepSeek та Excel Copilot обробляють складні макети даних, з'являється кілька ключових відмінностей:
DeepSeek
DeepSeek - це велика мовна модель (LLM), призначена для вирішення складних завдань у розробці програмного забезпечення, обробці природних мов та автоматизації бізнесу. Він досконалий у обробці довгих контексту Windows, підтримуючи до 128 тис. Жетонів, що робить його особливо вмілим керувати великими наборами даних та складними структурами даних. Ця здатність корисна для таких завдань, як генерація коду, аналіз даних та складне вирішення проблем, де підтримка узгодженості для великих наборів даних має вирішальне значення.
Система DeepSeek Sumpture of Experts (MOE) дозволяє їй активувати лише необхідні параметри для конкретних завдань, зменшуючи обчислювальні витрати та підвищення точності. Цей підхід дозволяє DeepSeek ефективно обробляти складні макети даних, зосереджуючись на відповідних аспектах даних, що робить його універсальним інструментом для розробників та аналітиків, які працюють із складними системами.
Більше того, механізм багато голови Deepseek (MLA) підсилює його здатність ідентифікувати нюансовані відносини в межах даних, що дозволяє йому одночасно обробляти численні вхідні аспекти. Ця функція особливо корисна при роботі зі складними макетами даних, які потребують розуміння різних взаємопов'язаних компонентів.
excel copilot
Excel Copilot, з іншого боку, спеціально розроблений для сприяння аналізу даних та маніпуляції в межах Excel. Він досконалий при створенні таблиць, генерування формул та виділення важливих точок даних. Copilot вимагає форматування даних структуровано, наприклад, таблиці або діапазони з конкретними вимогами, такими як унікальні заголовки та без об'єднаних клітин. Цей структурований підхід допомагає Copilot ефективно проаналізувати та перетворювати дані, але він може боротися з дуже складними або неструктурованими макетами даних.
Можливість Copilot посилатися на зовнішні файли, такі як документи Word, PowerPoint та PDF, розширюють його можливості аналізу даних, дозволяючи йому отримувати розуміння з більш широкого набору організаційних даних. Однак його покладання на AutoSave може бути обмеженням для користувачів, які вважають за краще не дозволяти цій функції, потенційно порушуючи робочі процеси.
Порівняння
Що стосується обробки складних макетів даних, DeepSeek пропонує більшу гнучкість та потужність завдяки здатності обробляти широкі набори даних та вдосконалені механізми уваги. DeepSeek може обробляти різноманітні та складні структури даних, не вимагаючи конкретного форматування, що робить його більш універсальним для складних завдань щодо аналізу даних.
Excel Copilot, хоча і відмінно підходить для структурованих даних в межах Excel, може зіткнутися з проблемами з високо складними або неструктурованими макетами даних через його залежність від конкретних вимог щодо форматування. Однак він забезпечує спрощений аналіз даних та можливості маніпуляції в середовищі Excel, що робить його ідеальним для завдань, що вписуються в його структуровані рамки.
В цілому DeepSeek більше підходить для обробки складних макетів даних у різних програмах, тоді як Excel Copilot оптимізований для ефективного аналізу даних у структурованих межах Excel.
Цитати:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[2] https://support.microsoft.com/en-us/topic/format-data-for-copilot-in-excel-1604c8eb-57f1-4db1-8363-d53336228c65
[3] https://www.youtube.com/watch?v=OMXGX9AZN78&vl=ENEN
[4] https://mapify.so/blog/guide-to-using-deepseek-r1-ai-model
[5] https://www.anoopcnair.com/copilot-excel-table-simplify-data-analysis/
[6] https://www.mrexcel.com/board/threads/excel-copilot-versus-deep-seek-fhe-fhe-pisode-2671.1269554/
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[8] https://techcommunity.microsoft.com/blog/excelblog/copilot-in-excel-ransforming-data-analysis/4303611
[9] https://www.ablebits.com/office-addins-blog/excel-copilot-tutorial/