GPT 大型モデル製品と WakeData の新しい製品アップグレードの統合

最近、WakeData Weike Data (以下、「WakeData」という) は、製品機能の新たなアップグレード ラウンドを完了しました。

2022年11月の製品発表会では、ウェイクデータの「3つの決意」が伝わってきました：常にテクノロジーにしっかり投資する、コア製品の科学技術力と自己研究率を総合的に集約する、常に努力する国内の適応能力は、国内のチップ、オペレーティングシステム、データベース、ミドルウェア、国家秘密アルゴリズムなどをサポートし、同じ分野で外国メーカーの現地代替を実現し、常にエコシステムをしっかりと受け入れ、パートナーとWin-Winの状況を作り出します。

WakeData は、製品機能のアップグレードの新たなラウンドを継続しており、過去 5 年間の技術蓄積と、不動産、小売、自動車、その他の業界および垂直分野での実践に基づいて、共同でWakeMind は戦略的パートナーと共同開発した非公開製品であり、一元的な展開機能を備えた大規模なインダストリ モデルである WakeMind は、より多くの企業が自らを革新し、効率を向上させ、AIGC 時代の生産性を解放し続けるのに役立ちます。

WakeMind モデルの 3 つの主要なプラットフォーム層

モデル層: 母艦プラットフォームは以下に基づきます。 WakeMind は、業界のカスタマイズ機能を備えたコア エンジンとして、ChatGPT などの大規模モデルに接続されています。また、Wen Xinyiyan や Tongyi Qianwen などの複数の大規模モデル機能へのアクセスもサポートしています。

プラットフォーム レイヤー: WakeMind Prompt プロジェクト、プラグイン、LangChain などの手法に基づいており、大規模なモデルとの効率的な対話機能を実現します。ゼロサンプル学習に基づいて、モデルはプロンプトとプラグインの管理を通じてコン​​テキスト情報をよりよく理解できます。業界コーパスをフィードすることで、モデルは業界の知識を迅速に学習し、業界と垂直分野について考え、推論する能力を得ることができます。

アプリケーション層: WakeMind 母艦プラットフォームは、艦載機を通じて製品アプリケーションや業界シナリオを次々と強化するための基礎的な機能を提供し、企業の内部生産性を向上させます。

たとえば、母船プラットフォームはどのように Weishu Cloud を強化しますか。 Weishu Cloud Platform を利用してデータ資産を構築および使用するプロセスでは、多くの場合、企業はビジネス ニーズの分析とデータ開発作業に参加するために多数の専門的なデータ開発エンジニアを投資する必要があり、膨大な量の退屈な開発タスクが必要になります。データ価値の実現サイクル全体につながります。 WakeMind のエンパワーメントに基づいて、テキスト インタラクションのみを通じて、Weishu Cloud は対応するデータ クエリ ステートメントを自動的に生成し、ワンクリックでクエリを実行できます。これにより、データ クエリ、分析、開発の効率が大幅に向上し、データの技術的しきい値を包括的に下げることができます。を使用して、誰もがデータを利用できるようにするという目標を達成します。

WakeMind モデルの 3 つの主要な特徴

1) パラメーターの数が産業および垂直分野により適していますシナリオ。人間レベルのコンテンツに到達するには、AI によって生成されたコンテンツは多くの場合、「事前トレーニングと微調整」を施した大規模モデルに基づく必要があります。WakeData は、業界をリードするマルチモーダル事前トレーニング済み大規模モデル メーカーと提携し、数千億のデータを備えています。 1 億のパラメータを含む 100 の WakeMind モデルを圧縮するためのパラメータを使用し、重点的な業界および垂直分野では、P-Tuning V2 に基づいて、微調整が必​​要なパラメータを元の 1,000 分の 1 に削減でき、計算に必要な計算量を大幅に削減できます。微調整。

2) 業界固有の垂直ドメイン機能によるテキスト作成とコード生成。

3) 民営化された導入と産業のカスタマイズをサポートします。業界または垂直分野の大手企業は、大規模モデルの導入と業界固有のカスタマイズを民営化できることを望んでいます。小規模なサンプル学習と低いコンピューティング消費電力で効果的な事前トレーニングを実施する方法が、産業用カスタマイズ モデルの技術的な限界となっています。 WakeData の業界データと垂直分野データの蓄積により、大規模な業界モデルが業界のノウハウを獲得し、独自の競争上の優位性を形成できるようになります。

同時に、WakeMind は、Transformer アーキテクチャを使用して、自己指示方式で数万の指示準拠サンプル データを生成し、SFT (教師あり微調整)、RLHF およびその他のテクノロジを使用して意図を達成します。 INT8 による量子化後、推論のコストを大幅に削減し、モデルを民営化された展開に適したものにすることができます

大規模モデルと産業用の事前トレーニング済み大規模モデル

OpneAI が ChatGPT をリリースして以来、それを世界にもたらしました 大きな衝撃が起こりました。その背後にあるラージ言語モデル (LLM) と、強化学習を使用してヒューマン フィードバックに基づいて最適化された言語モデルである RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) が広く注目されています。

WakeData は、初期から NLP、CV、音声などの分野で 11 の AI モデルをリリースしています。その中で、大規模な NLP 意味分析モデルが最も豊富なアプリケーション シナリオを備えています。たとえば、不動産、自動車、ブランド小売など、頻度が低く顧客単価が高い業界では、SCRM は潜在顧客と既存顧客を管理する最も効果的な方法の 1 つです。 WakeData は、業界コーパスの蓄積と特定の事前トレーニングを通じて、AI が業界を深く理解し、会話中の顧客の質問に 24 時間いつでも迅速に応答できるようにするほか、会話情報に基づいて顧客タグを自動的に抽出して、顧客のポートレートの解像度を向上させます。

WakeData では、AI の大規模モデル機能が、基盤となる顧客データ資産の構築から、中レベルの顧客のビジネス ジャーニーとビジネス ルール、上位レベルのマルチタッチ ポイントに至るまで、あらゆるものをカバーしています。マーケティングリンク; デジタル顧客管理の垂直分野全体を「コストを削減し、効率を向上させ、強化する」能力。例えば、CDP顧客データプラットフォームの分野では、これまではオペレーターが適切な対象顧客層を選択するために煩雑なルール設計が必要でしたが、現在ではAIが簡単な言語説明と対話を通じて、該当する対象顧客層の検索を支援することで、業務コストを大幅に削減できます。プラットフォームのコスト: 使用と学習のコストが削減され、使用効率とインタラクティブなエクスペリエンスが大幅に向上します。

MA マーケティング オートメーションの分野では、WakeData の製品は WeChat エコシステム、Douyin、Xiaohongshu、その他のタッチ ポイントに接続され、マーケティング ジャーニーの自動構築をサポートします。豊富なジャーニーテンプレートライブラリにより、「リアルタイム、1対1、パーソナライズされた」ユーザーコンタクトを実現できます。この重要な部分は、テキスト、画像、グラフィックとテキストの混合などを含む、パーソナライズされたマーケティング資料の生成です。AI の大規模モデルは、コストを削減しながら、この部分の効率と品質を大幅に向上させることができます。

ロイヤルティ会員の分野では、会員制度が異なる業界や業態にまたがる場合、会員規約や会員資産の統一が課題となりますが、WakeDataのAIラージモデルは業界での豊富な経験と実績に基づいています。コーパス トレーニング 形成されたプロンプト エンジンは、さまざまな業種のメンバーの特性とビジネス要求を説明する簡単な会話を通じて、さまざまなメンバーシップ ルールのマッピング ロジックと組み合わせソリューションを自動的に生成できます。

業界や垂直分野における大規模モデルの実践により、その価値が証明されています。

WakeMind のビジネス パスの 3 つの段階

1) 2018 ～ 2021 年、自社モデルの適用と商業化の探索期間。 WakeData の 3 つの基本製品ラインである Weishu Cloud、Weike Cloud、Kunlun Platform に基づいて、自社開発の NLP 大規模モデルは、不動産、新規小売、自動車、デジタル マーケティングなどの垂直分野で包括的に調査および実践されます。

2) 2022年から2023年、WakeMindのリリースと母艦プラットフォームの構築期間。 WakeData は、戦略的パートナーと協力して、業界大規模モデル WakeMind の研究開発を加速します。WakeMind は、マザーシップ プラットフォームを通じて、業界および垂直分野をカスタマイズする機能、導入を民営化する機能、および一般的なサービスへのアクセスと管理機能を備えています。独自のモデルではカバーできないシナリオへの有利な追加を実現する大規模モデル。

3) 2023年以降、WakeMindモデルの本格適用期間に入ります。マザーシップ プラットフォームの機能に基づいて、WakeMind は Weike Cloud、Weishu Cloud、Kunlun Platform などの製品ラインに完全に接続されており、業界知識の蓄積、業界シナリオの最適化、業界の迅速なエンジニアリング トレーニングを通じて、WakeMind は業界の能力をさらに向上させます。このモデルは、不動産、新興小売、自動車、その他の業界で大規模な商用アプリケーションを開始する予定です。同時に、WakeData 自体も、WakeMind マザーシップ プラットフォームの機能に基づいた独自の生産性革命を実現し始めています。

WakeData が AI を使用して生産性を解放する方法

WakeData の使命は「データを目覚めさせる」と定義されており、長年にわたってビッグ データ プラットフォームの分野に展開されてきました。 TOB エンタープライズ サービス会社として、WakeData は「大規模モデルの使用方法」に大きなチャンスがあると考えており、大規模モデルの使用を 2 つの側面でカバーしています。1 つは大規模モデルを製品に統合し、もう 1 つは大規模モデルを支援することです。デザイナー、プログラマーなどが社内で製品開発や顧客プロジェクトの提供に大規模なモデルを使用している企業。

大規模モデルへのアクセスとアプリケーションには、より適用可能なシナリオとビッグデータ AI 機能という 2 つの基本要素があります。WakeData の 2 つの主要製品である「Weike Cloud」と「Weishu Cloud」は、大規模モデルへのアクセスです。促進されました。 Weike Cloud は、業界のデジタル アプリケーションに基づいて大規模なモデル ツールをより便利かつシームレスに接続でき、顧客はアプリケーションの背後にある複雑な構成や技術的な最適化について心配する必要はありません。Weike Cloud は、業界のヘルプ シナリオに基づいて最適化プロンプト プロジェクトと垂直モデルを適用できます。 。これは、WakeData がプラットフォーム アプリケーションにおいて常に堅持してきた製品ソリューションの利点でもあります。

同時に、WakeData は大規模モデル アクセス製品を 2 つのカテゴリに分けています。1 つは製品と業界のビジネス フロー アクセスに基づいています。このタイプのアクセスの焦点は、顧客を支援するために経験と業界の知識を最適化することです。 2 番目のタイプは、製品アーキテクチャとオープンソースの大規模モデルに基づいて垂直シナリオを徹底的に最適化することであり、このタイプの製品は、リスク耐性とデータ セキュリティの点で大規模顧客のニーズにより一致しています。同時に、業界の理解に基づいてモデルを継続的に更新でき、最適化によって垂直産業における顧客の継続的な競争力を維持できます。

「企業は、デジタル変革とデジタル顧客管理においてビッグモデルを統合する必要があります。ビッグデータとシナリオは 2 つの重要な要素です。」と WakeData の創設者兼 CEO の Li Kechen 氏は述べています。

通常の状況では、大規模なモデルでは効果的なトレーニングを行うために大量のデータが必要となるため、産業用データ プラットフォームの機能が重要です。最近、中国サイバースペース局は「生成型人工知能サービスの管理に関する措置（コメント草案）」を発表しました。この中では、トレーニングおよびトレーニング前データソースの法的遵守、信頼性、正確性、客観性が特に重視されています。データの多様性、性別。大規模モデルの価値適用シナリオは、大規模モデルの開発と商用化における重要な要素です。いわゆるシナリオとは、トレーニングするモデルの目的と、法令順守を前提としてビジネスの中核となる価値を生み出すことができるかどうかを指します。 。

Li Kechen 氏は、シナリオとは大規模なモデルが使用される環境であり、ビッグ データと AI テクノロジの基礎は機能であると考えています。業界シナリオと業界データを持つ企業は、より速く、より効果的で、より俊敏になるでしょう。大規模モデルの機能を獲得します。

WakeData の 2 つのコア製品ラインは、これら 2 つの要素の集積であり、Weishu Cloud は新世代のデータ プラットフォームとして、強力なビッグデータ、Eed-to-End データ処理機能を備えています。 Keyun プラットフォームには、CDP、MA、SCRM、Loyalty などのスイートが含まれており、多数のビジネス アプリケーション シナリオがあり、垂直産業での深耕戦略を通じて、Keyun はより強力な業界ノウハウとより価値のある製品を保有しています。サンプルデータ。 Weishu Cloud は 2022 年にバージョン 5.0 をリリースする予定です。そのデータ統合、データ計算、データ分析とガバナンス、データ視覚化、データ資産化機能はすべて業界をリードする利点を備えています。これらのデータ側の利点は、大規模モデルの時代における工業化された人工知能アプリケーションの競争の障壁にもなりました。

「生産性の解放を促進する職場環境は、最初に WakeData 内で形成されました。WakeMind の機能は、製品設計、開発テスト、マーケティング業務などの分野で使用されてきました。最初のアプリケーションでは、人的効率の向上を達成しました。 「20%。改善。製品の研究開発を加速すると同時に、顧客のプロジェクト実施の効率も向上し、顧客のデジタル プロジェクトの実装にかかる時間とコストを節約します」と WakeData CTO の Qian Yong 氏は述べています。

Kunlun プラットフォームは、基本クラウド、開発クラウド、統合クラウドの 3 つの部分で構成されており、WakeData 製品の開発、実装、提供のプロセスにおいて非常に重要なクラウド ネイティブ テクノロジー ベースです。 Kunlun Platform Development Cloud は WakeMind によって強化されており、エンジニアはすでに「製品ドキュメントに基づいて、対応するアーキテクチャ設計とデータ モデル設計の生成を支援し、コードの生成とコードの正しさの検出を支援する」などのアプリケーションを検討しています。たとえば、ドメイン駆動設計を推進するプロセスにおいて、WakeMind は DDD の学習を支援し、エンジニアのドメイン モデリングを支援します。データ モデリングのプロセスでは、自然言語対話を通じてデータ モデルを作成、変更、自動的に補足、改善できます。 SQL文、製品開発プロセスにおいて、製品ドキュメントを入力することにより、製品用語集を抽出・生成し、詳細な説明を提供するなど。

一般のエンジニアの場合、ルール コードの生成、単体テストの自動生成、コード レビューと最適化などの分野ですでに大幅な改善を行うことができます。 etc. 開発効率の向上。

WakeMind は、誰でも利用できるコピーライティング生成アシスタントを提供します。

#マーケティング部門は、AI の Text to Video を通じてマーケティング成長マトリックスを迅速に構築します。

AIGC の産業および垂直分野の強化は避けられない傾向であり、これは WakeData の設立以来の中核的な開発路線でもあります。 WakeData は、ChatGPT のようなテクノロジーとサービスに対して常にオープンで包括的な姿勢を維持し、それらに積極的に参加しており、工業化された運用に焦点を当てる戦略に基づいて、価値と商業化への道をしっかりと把握しています。 WakeMind の WakeMind の大規模な業界モデルは、より多くの企業が自社に革命を起こし、効率を向上させ、AIGC 時代の生産性を解放し続けるのに役立ちます。

以上がGPT 大型モデル製品と WakeData の新しい製品アップグレードの統合の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。