InstructExcel: A Benchmark for Natural Language Instruction in Excel

Auteurs : Justin Payan, Swaroop Mishra, Mukul Singh, Carina Negreanu, Christian Poelitz, Chitta Baral, Subhro Roy, Rasika Chakravarthy, Benjamin Van Durme, Elnaz Nouri

Findings of EMNLP 2023, 18 pages

Résumé : With the evolution of Large Language Models (LLMs) we can solve increasingly more complex NLP tasks across various domains, including spreadsheets. This work investigates whether LLMs can generate code (Excel OfficeScripts, a TypeScript API for executing many tasks in Excel) that solves Excel specific tasks provided via natural language user instructions. To do so we introduce a new large-scale benchmark, InstructExcel, created by leveraging the 'Automate' feature in Excel to automatically generate OfficeScripts from users' actions. Our benchmark includes over 10k samples covering 170+ Excel operations across 2,000 publicly available Excel spreadsheets. Experiments across various zero-shot and few-shot settings show that InstructExcel is a hard benchmark for state of the art models like GPT-4. We observe that (1) using GPT-4 over GPT-3.5, (2) providing more in-context examples, and (3) dynamic prompting can help improve performance on this benchmark.

Soumis à arXiv le 23 Oct. 2023

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Beta

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme compare le titre et le résumé de cet article à tous les articles de la même catégorie arXiv que nous avons résumés, et trouve les plus proches. Vous pouvez le relancer de temps en temps : les résultats s'améliorent à mesure que notre base grandit.