融合GPT大模型產品，WakeData新一輪產品升級

近期，WakeData惟客資料（以下簡稱 「 WakeData 」 ）完成了新一輪的產品能力升級。

在2022年11月的產品發表會上，已傳遞出WakeData的「三個堅定」：始終堅定技術投入，全面夯實核心產品的科技能力和自研率；始終堅定國產化適配能力，支援國產晶片、作業系統、資料庫、中介軟體、國密演算法等，並在同領域實現對國外廠商的國產化替代；始終堅定擁抱生態，與夥伴共創共贏。

WakeData繼續新一輪的產品能力升級，憑藉過去5年的技術積累，以及在地產、零售、汽車等行業和垂直領域的實踐，與戰略夥伴聯合研發具有私有化部署能力的產業大模式WakeMind，將在AIGC 時代幫助更多企業自我革命、提升效能，持續解放生產力。

WakeMind模型的三大平台層

模型層：母艦平台將以具有私有化部署和業界客製化能力的WakeMind作為核心引擎，已接入了ChatGPT等大模型，同時支援接入如文心一言、通義千問等多個大模型能力

平台層：WakeMind基於Prompt提示工程、Plugin、LangChain等方式，實現與存取大模型的高效對話能力。在零樣本學習的基礎上，透過Prompt和Plugin管理，讓模型能夠更好的理解上下文資訊；透過投餵行業語料，讓模型快速學習行業知識，並具有行業和垂直領域的思考推理能力。

應用層：WakeMind母艦平台提供底層能力，透過一架又一架的艦載機去賦能產品應用和產業場景，提升企業內部生產力。

舉個例子，母艦平台如何賦能惟數雲。企業在藉助惟數雲端平台建置和使用資料資產的過程中，往往需要投入大量專業的資料開發工程師，參與到業務需求分析和資料開發工作中，而大量繁瑣的開發任務會導致整個資料價值實現週期被拉長。基於WakeMind賦能，只需要透過文字交互，惟數雲就可以自動產生對應的資料查詢語句，並一鍵執行查詢，能夠大幅提高資料查詢、分析、開發的效率，全面降低資料使用的技術門檻，以實現數據人人可用的目標。

WakeMind模型的三大特徵

#1）參數量更適合產業化和垂直領域場景。 AI產生的內容要達到人類水平，往往需要以「預訓練微調」的大模型為基礎；WakeData聯合業界領先的千億參數多模態預訓練大模型廠商，透過知識蒸餾和動態量化，壓縮出100億參數量的WakeMind模型；在聚焦的產業和垂直領域，基於P-Tuning V2可以將需要微調的參數減少到原來的千分之一，大幅降低微調所需的計算量。

2）具備行業化和垂直領域能力的文本創造和程式碼生成。

3）支援私有化部署和產業化客製化。產業或垂直領域的頭部企業，更希望具備私有化部署和產業化客製化大模型的能力。而如何在小樣本學習和低算力消耗的情況下進行有效的預訓練，已成為行業化定制模型的技術門檻。 WakeData產業資料和垂直領域資料的積累，將使產業大模型具有產業Know-How，並形成獨特的競爭優勢。

同時，WakeMind採用Transformer架構，以self-instruct方式產生數萬的指令遵循樣本數據，使用SFT（Supervised Fine-Tuning）、RLHF等技術實現意圖對齊，透過INT8量化後，可大幅降低推理成本，使模型具有私有化部署的可行性

大模型與行業化預訓練大模型

自OpneAI發布ChatGPT以來，給世界帶來了巨大衝擊。背後的大型語言模型 (Large Language Model，LLM) ，以及RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 即以強化學習方式依據人類反饋優化的語言模型，得到了廣泛關注。

WakeData創業初期，在NLP、CV、語音等領域就發表了11個AI模型，其中以NLP語意分析大模型的應用場景最為豐富。例如在低頻高客單價的地產置業、汽車、品牌零售等產業領域，SCRM是最有效的潛在客戶和存量客戶經營方式之一。 WakeData透過行業語料的累積和特定的預訓練，使AI對行業產生深刻理解，能夠在對話過程中24小時快速響應客戶問題，並且能夠基於會話信息，自動抽取客戶標籤，提升客戶畫像的分辨率。

在WakeData，AI大模型能力已經涵蓋到從底層客戶資料資產構建，中層客戶經營旅程和經營規則，再到上層的多接觸點行銷連結；具備能夠為整個數位化顧客經營的垂直領域'降本、提效、賦能'的能力。例如在CDP客戶資料平台領域，以前營運人員需要繁瑣的規則設計才能圈選到合適的目標客群，現在則透過簡單的語言描述和對話，AI即可以輔助找到對應的目標客群，大幅降低平台的使用學習成本，跨越式的提升使用效率與互動體驗。

在MA行銷自動化領域，WakeData的產品已經存取了微信生態、抖音、小紅書等觸點，並且支援自動化建立行銷旅程，提供豐富的旅程模版庫，可實現「即時的、一對一的、個人化的」用戶觸達。這其中有一個重要的環節是個人化行銷素材的生成，包括文字、圖片、圖文混排等，AI大模型可以大幅提升這個部分的效率和質量，同時降低成本。

在Loyalty大會員領域，當大會員系統橫跨不同行業、不同業態的時候，會員規則和會員資產拉通就會存在挑戰，WakeData的AI大模型基於大量行業經驗和語料訓練形成的Prompt引擎，透過簡單會話，描述不同業態會員的特性和業務訴求，就可以自動產生不同會員規則的映射邏輯和組合方案。

大模型在產業和垂直領域的實踐已證明其價值。

WakeMind商業路徑的三個階段

1）2018-2021年，自有模型應用和商業化探索期。基於WakeData的惟數雲、惟客雲、崑崙平台三條基礎產品線，將自研的NLP大模型在地產、新零售、汽車等產業，以及數位行銷等垂直領域進行全面的探索與實踐。

2）2022-2023年，WakeMind發布和母艦平台建設期。 WakeData聯合策略夥伴加速產業大模式WakeMind的研發，並透過母艦平台，使WakeMind具備產業化與垂直領域的客製化能力，具備私有化部署能力，具備通用大模式的存取與管理能力，實現對自有模型不能涵蓋場景的有利補充。

3）2023年及以後，全面進入WakeMind模型應用期。 WakeMind基於母艦平台的能力，全面接入惟客雲、惟數雲、崑崙平台等產品線，透過產業知識累積、產業場景優化、產業提示工程訓練，進一步提升模型的產業化能力，並將在地產、新零售、汽車等產業發起更大規模的商用。同時，WakeData本身也基於WakeMind母艦平台的能力，開始實現自我生產力的革命。

WakeData如何用AI解放生產力

WakeData公司的使命定義為「喚醒資料」，並已在大數據平台領域佈局多年。身為一家TOB企服公司，就「如何運用大模型」WakeData看到了巨大的機遇，並將大模型的運用覆蓋到了兩個方面：一方面是將大模型連接到產品，另一方面則幫助企業內部的設計師、程式設計師等人群使用大模型進行產品開發和客戶專案交付。

大模型的存取運用有兩個基本要素，有更適用的場景和具備大數據AI能力，WakeData主要的兩款產品「惟客雲」與「惟數雲」則為大模型的接入提供了便利。惟客雲能夠更方便的基於行業數位化應用將大模型工具無縫接入，客戶無需關心應用背後的複雜配置和技術優化；惟數雲則能夠基於行業幫助場景應用優化提示工程和垂直模型。而這也是WakeData一直堅持平台 應用的產品方案優勢。

同時，WakeData將大模型接入產品分為了兩類，一類是基於產品和行業業務流接入，這類接入的重點在於優化體驗和行業知識，幫助客戶快速、便利且有效的運用；第二類是基於產品結和開源大模型深度優化垂直場景，這類產品更符合大客戶對抗風險和資料安全上的訴求，同時基於行業的理解對模型可以不斷優化，可以維持這類客戶在垂直產業的持續競爭力。

「企業在數位轉型和數位化客戶經營當中要融合好大模型，大數據和場景是兩個關鍵要素。」WakeData創辦人兼CEO李柯辰表示。

在通常情況下，大模型都需要大量的資料進行有效訓練，因此具備產業化的資料平台能力變得至關重要。近日國家網路資訊辦公室發布了《生成式人工智慧服務管理辦法（徵求意見稿）》，其中特別強調了訓練和預訓練資料來源的合法合規，以及資料的真實性、準確性、客觀性、多樣化性。大模型的價值應用場景，更是大模型發展和商業化的重要因素；所謂場景就是指我們訓練的模型的用途，是否能在合法合規的前提下，為業務創造核心價值。

李柯辰認為，場景是運用大模型的環境，大數據和AI技術基礎是能力；擁有產業場景和產業數據的企業在獲得大模型能力時會更快、更有效、更敏捷。

WakeData的兩條核心產品線，正是對這兩大要素的累積；惟數雲作為新一代資料平台，具有強大的大數據Eed-to-End的資料處理能力，惟客雲作為新一代數位化客戶經營平台，其中包含了CDP、MA、SCRM、Loyalty等套件，擁有海量的業務應用場景，並且透過垂直行業深耕戰略，擁有更強的行業Know-How，擁有更多有價值的訓練樣本資料。在2022年惟數雲就發表5.0版本，其資料整合、資料運算、資料分析與治理、資料視覺化、資料資產化的能力均具有業界領先的優勢。而這些數據側的優勢，也成為大模型時代產業化人工智慧應用的競爭壁壘。

「在WakeData內部已經初步形成推進生產力解放的工作氛圍，WakeMind能力在產品設計、開發測試、行銷營運等領域，都已經展開使用，初步運用已實現人效達到20%的提升。在加快產品研發的同時，也提升了客戶專案交付的效率，也為客戶的數位化專案落地節省了時間成本。。」WakeDataCTO錢勇說到。

崑崙平台由基礎雲、開發雲、整合雲端三部分組成，是WakeData產品研發和實施交付過程中非常重要的雲端原生技術底座。崑崙平台開發雲端透過WakeMind賦能，工程師已經在探索「基於產品文檔，輔助生成對應的架構設計、資料模型設計，再輔助生成程式碼、偵測程式碼的正確性」等方面的應用。例如在推進領域驅動設計的過程中，WakeMind可以輔助學習DDD、輔助工程師進行領域建模；在資料建模的過程中，可以透過自然語言互動進行資料模型的建立、修改、自動補充完善，快速生產SQL語句；在產品研發過程中，透過輸入產品文檔，提取和產生產品術語表，並進行詳細的解釋說明等。

對普通的工程師來說，在產生規則類別程式碼、自動產生單元測試、程式碼審查和最佳化等領域，已經可以大幅提高開發效率了。

WakeMind提供全員可用的文案產生助手。

市場部門透過AI的 Text to Video快速建構的行銷成長矩陣。

AIGC賦能產業和垂直領域是必然趨勢，也是WakeData自創業以來的核心發展路徑。對於類ChatGPT的技術和服務，WakeData一直保持開放和擁抱的態度，並且積極投身其中，在聚焦行業化經營的戰略基礎上，緊緊把握其價值化和商業化的路徑。惟客資料的 WakeMind 產業大模型，將在 AIGC 時代幫助更多企業自我革命、提升效能，持續解放生產力。

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