Deepseek จัดการเลย์เอาต์ข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างไรเมื่อเทียบกับ Copilot Excel

deepseek

Deepseek เป็นรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการงานที่ซับซ้อนในการพัฒนาซอฟต์แวร์การประมวลผลภาษาธรรมชาติและระบบอัตโนมัติทางธุรกิจ มันเก่งในการจัดการหน้าต่างบริบทยาวรองรับโทเค็นสูงสุด 128K ซึ่งทำให้มีความเชี่ยวชาญในการจัดการชุดข้อมูลที่กว้างขวางและโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน ความสามารถนี้เป็นประโยชน์สำหรับงานต่าง ๆ เช่นการสร้างรหัสการวิเคราะห์ข้อมูลและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งการรักษาความเชื่อมโยงกันในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นสิ่งสำคัญ

ระบบการผสมผสานของ Experts (MOE) ของ Deepseek ช่วยให้สามารถเปิดใช้งานเฉพาะพารามิเตอร์ที่จำเป็นสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงลดต้นทุนการคำนวณและเพิ่มความแม่นยำเฉพาะงาน วิธีการนี้ช่วยให้ Deepseek สามารถประมวลผลเค้าโครงข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยมุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่เกี่ยวข้องของข้อมูลทำให้เป็นเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับนักพัฒนาและนักวิเคราะห์ที่ทำงานกับระบบที่ซับซ้อน

ยิ่งไปกว่านั้นกลไกความสนใจแฝงหลายหัว (MLA) ของ Deepseek ช่วยเพิ่มความสามารถในการระบุความสัมพันธ์ที่เหมาะสมภายในข้อมูลทำให้สามารถจัดการกับหลายแง่มุมอินพุตพร้อมกัน คุณลักษณะนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับเค้าโครงข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งต้องการทำความเข้าใจกับส่วนประกอบที่มีความสัมพันธ์ที่หลากหลาย

Copilot Excel

ในทางกลับกัน Excel Copilot ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดการภายใน Excel มันเก่งในการสร้างตารางการสร้างสูตรและเน้นจุดข้อมูลที่สำคัญ Copilot ต้องการข้อมูลที่จะจัดรูปแบบในลักษณะที่มีโครงสร้างเช่นตารางหรือช่วงที่มีข้อกำหนดเฉพาะเช่นส่วนหัวที่ไม่ซ้ำกันและไม่มีเซลล์ที่ผสาน วิธีการที่มีโครงสร้างนี้ช่วยให้ Copilot วิเคราะห์และแปลงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่อาจต่อสู้กับเค้าโครงข้อมูลที่ซับซ้อนหรือไม่มีโครงสร้างสูง

ความสามารถของ Copilot ในการอ้างอิงไฟล์ภายนอกเช่น Word, PowerPoint และเอกสาร PDF ช่วยเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอนุญาตให้ดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลองค์กรที่กว้างขึ้น อย่างไรก็ตามการพึ่งพาระบบอัตโนมัติอาจเป็นข้อ จำกัด สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ต้องการเปิดใช้งานคุณสมบัตินี้ซึ่งอาจรบกวนเวิร์กโฟลว์

การเปรียบเทียบ

ในแง่ของการจัดการเลย์เอาต์ข้อมูลที่ซับซ้อน Deepseek มีความยืดหยุ่นและพลังงานมากขึ้นเนื่องจากความสามารถในการประมวลผลชุดข้อมูลที่กว้างขวางและกลไกความสนใจขั้นสูง Deepseek สามารถจัดการโครงสร้างข้อมูลที่หลากหลายและซับซ้อนโดยไม่ต้องมีการจัดรูปแบบเฉพาะทำให้มีความหลากหลายมากขึ้นสำหรับงานการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน

Excel Copilot ในขณะที่ยอดเยี่ยมสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างภายใน Excel อาจเผชิญกับความท้าทายด้วยเค้าโครงข้อมูลที่ซับซ้อนหรือไม่มีโครงสร้างสูงเนื่องจากการพึ่งพาข้อกำหนดการจัดรูปแบบเฉพาะ อย่างไรก็ตามมันให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความคล่องตัวและความสามารถในการจัดการภายในสภาพแวดล้อม Excel ทำให้เหมาะสำหรับงานที่เหมาะสมกับกรอบงานที่มีโครงสร้าง

โดยรวมแล้ว Deepseek เหมาะสำหรับการจัดการเลย์เอาต์ข้อมูลที่ซับซ้อนในแอพพลิเคชั่นต่างๆในขณะที่ Excel Copilot ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพภายในขอบเขตที่มีโครงสร้างของ Excel

การอ้างอิง:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-his-new-llm-in-one-place
[2] https://support.microsoft.com/en-us/topic/format-data-for-copilot-in-excel-1604c8eb-57f1-4db1-8363-d5336228c65
[3] https://www.youtube.com/watch?v=OMXGX9AZN78&VL=EN
[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-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-data-analysis/4303611
[9] https://www.ablebits.com/office-addins-blog/excel-copilot-tutorial/