近期，WakeData惟客数据（以下简称 “ WakeData ” ）完成了新一轮的产品能力升级。就 ToB 企服公司如何融合GPT 大模型，WakeData 给出了自己的答案。

在2022年11月的产品发布会上，已传递出WakeData的“三个坚定”：始终坚定技术投入，全面夯实核心产品的科技能力和自研率；始终坚定国产化适配能力，支持国产芯片、操作系统、数据库、中间件、国密算法等，并在同领域实现对国外厂商的国产化替代；始终坚定拥抱生态，与伙伴共创共赢。

WakeData继续新一轮的产品能力升级，凭借过去5年的技术积累，以及在地产、零售、汽车等行业和垂直领域的实践，与战略伙伴联合研发具有私有化部署能力的行业大模型WakeMind，将在 AIGC 时代帮助更多企业自我革命、提升效能，持续解放生产力。

1、WakeMind模型的三大平台层

模型层：母舰平台将以具有私有化部署和行业定制能力的WakeMind作为核心引擎，已接入了ChatGPT等大模型，同时支持接入如文心一言、通义千问等多个大模型能力

平台层：WakeMind基于Prompt提示工程、Plugin、LangChain等方式，实现与接入大模型的高效对话能力。在零样本学习的基础上，通过Prompt和Plugin管理，让模型能够更好的理解上下文信息；通过投喂行业语料，让模型快速学习行业知识，并具有行业和垂直领域的思考推理能力。

应用层：WakeMind母舰平台提供底层能力，通过一架又一架的舰载机去赋能产品应用和行业场景，提升企业内部生产力。

举个例子，母舰平台如何赋能惟数云。企业在借助惟数云平台建设和使用数据资产的过程中，往往需要投入大量专业的数据开发工程师，参与到业务需求分析和数据开发工作中，而大量繁琐的开发任务会导致整个数据价值实现周期被拉长。基于WakeMind赋能，只需要通过文本交互，惟数云就可以自动生成对应的数据查询语句，并一键执行查询，能够大幅度提高数据查询、分析、开发的效率，全面降低数据使用的技术门槛，以实现数据人人可用的目标。

 2、WakeMind模型的三大特征

1）参数量更适合行业化和垂直领域场景。AI生成的内容要达到人类水平，往往需要以“预训练+微调”的大模型为基础；WakeData联合业界领先的千亿参数多模态预训练大模型厂商，通过知识蒸馏和动态量化，压缩出100亿参数量的WakeMind模型；在聚焦的行业和垂直领域，基于P-Tuning V2可以将需要微调的参数减少到原来的千分之一，大幅度降低微调所需要的计算量。

2）具备行业化和垂直领域能力的文本创造和代码生成。

3）支持私有化部署和行业化定制。行业或垂直领域的头部企业，更希望具备私有化部署和行业化定制大模型的能力。而如何在小样本学习和低算力消耗的情况下进行有效的预训练，已成为行业化定制模型的技术门槛。WakeData行业数据和垂直领域数据的积累，将使行业大模型具有行业Know-How，并形成独特的竞争优势。

同时，WakeMind采用Transformer架构，以self-instruct方式生成数万的指令遵循样本数据，使用SFT（Supervised Fine-Tuning）、RLHF等技术实现意图对齐，通过INT8量化后，可大幅降低推理成本，使模型具有私有化部署的可行性

3、大模型与行业化预训练大模型

自OpneAI发布ChatGPT以来，给世界带来了巨大冲击。其背后的大型语言模型 (Large Language Model，LLM) ，以及RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 即以强化学习方式依据人类反馈优化的语言模型，得到了广泛关注。

WakeData创业初期，在NLP、CV、语音等领域就发布了11个AI模型，其中NLP语义分析大模型的应用场景最为丰富。例如在低频高客单价的地产置业、汽车、品牌零售等行业领域，SCRM是最有效的潜在客户和存量客户经营方式之一。WakeData通过行业语料的积累和特定的预训练，使AI对行业产生深刻理解，能够在对话过程中24小时快速响应客户问题，并且能够基于会话信息，自动抽取客户标签，提升客户画像的分辨率。

在WakeData，AI大模型能力已经覆盖到从底层客户数据资产构建，中层客户经营旅程和经营规则，再到上层的多接触点营销链路；具备能够为整个数字化客户经营的垂直领域‘降本、提效、赋能’的能力。例如在CDP客户数据平台领域，以前运营人员需要繁琐的规则设计才能圈选到合适的目标客群，现在则通过简单的语言描述和对话，AI即可以辅助找到对应的目标客群，大幅降低平台的使用学习成本，跨越式的提升使用效率和交互体验。

在MA营销自动化领域，WakeData的产品已经接入了微信生态、抖音、小红书等触点，并且支持自动化构建营销旅程，提供丰富的旅程模版库，可以实现“实时的、一对一的、个性化的”用户触达。这其中有一个重要的环节是个性化营销素材的生成，包括文本、图片、图文混排等，AI大模型可以大幅提升这个部分的效率和质量，同时降低成本。

在Loyalty大会员领域，当大会员系统横跨不同行业、不同业态的时候，会员规则和会员资产拉通就会存在挑战，WakeData的AI大模型基于大量行业经验和语料训练形成的Prompt引擎，通过简单会话，描述不同业态会员的特性和业务诉求，就可以自动生成不同会员规则的映射逻辑和组合方案。

大模型在行业和垂直领域的实践已证明其价值。

 4、WakeMind商业路径的三个阶段

1）2018-2021年，自有模型应用和商业化探索期。基于WakeData的惟数云、惟客云、昆仑平台三条基础产品线，将自研的NLP大模型在地产、新零售、汽车等行业，以及数字营销等垂直领域进行全面的探索和实践。

2）2022-2023年，WakeMind发布和母舰平台建设期。WakeData联合战略伙伴加速行业大模型WakeMind的研发，并通过母舰平台，使WakeMind具备行业化和垂直领域的定制化能力，具备私有化部署能力，具备通用大模型的接入和管理能力，实现对自有模型不能覆盖场景的有利补充。

3）2023年及以后，全面进入WakeMind模型应用期。 WakeMind基于母舰平台的能力，全面接入到惟客云、惟数云、昆仑平台等产品线，通过行业知识积累、行业场景优化、行业提示工程训练，进一步提升模型的行业化能力，并将在地产、新零售、汽车等行业发起更大规模的商用。与此同时，WakeData自身也基于WakeMind母舰平台的能力，开始实现自我生产力的革命。

5、WakeData如何用AI解放生产力

WakeData公司的使命定义为「唤醒数据」 ，并已在大数据平台领域布局多年。作为一家TOB企服公司，就「如何运用大模型」WakeData看到了巨大的机遇，并将大模型的运用覆盖到了两个方面：一方面是将大模型接入产品，另一方面则帮助企业内部的设计师、程序员等人群使用大模型进行产品开发和客户项目交付。

大模型的接入运用有两个基本要素，有更适用的场景和具备大数据AI能力，WakeData主要的两款产品“惟客云”与“惟数云”则为大模型的接入提供了便利。惟客云能够更方便的基于行业数字化应用将大模型工具无缝接入，客户无需关心应用背后的复杂配置和技术优化；惟数云则能够基于行业帮助场景应用优化提示工程和垂直模型。而这也是WakeData一直坚持平台+应用的产品方案优势。

与此同时，WakeData将大模型接入产品又分为了两类，一类是基于产品和行业业务流接入，这类接入的重点在于优化体验和行业知识，帮助客户快速、便捷和有效的运用；第二类是基于产品结和开源大模型深度优化垂直场景，这类产品更符合大客户对抗风险和数据安全上的诉求，同时基于行业的理解对模型可以不断优化，可以保持这类客户在垂直行业的持续竞争力。

“企业在数字化转型和数字化客户经营当中要融合好大模型，大数据和场景是两个关键要素。”WakeData创始人兼CEO李柯辰表示。

在通常情况下，大模型都需要大量的数据进行有效训练，因此具备行业化的数据平台能力变得至关重要。近日国家互联网信息办公室发布了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，其中特别强调了训练和预训练数据来源的合法合规，以及数据的真实性、准确性、客观性、多样性。大模型的价值应用场景，更是大模型发展和商业化的重要因素；所谓场景就是指我们训练的模型的用途，是否能在合法合规的前提下，为业务创造核心价值。

李柯辰认为，场景是运用大模型的环境，大数据和AI技术基础是能力；拥有行业场景和行业数据的企业在获得大模型能力时会更快、更有效、更敏捷。

WakeData的两条核心产品线，正是对这两大要素的累积；惟数云作为新一代数据平台，具有强大的大数据End-to-End的数据处理能力，惟客云作为新一代数字化客户经营平台，其中包含了CDP、MA、SCRM、Loyalty等套件，拥有海量的业务应用场景，并且通过垂直行业深耕战略，拥有更强的行业Know-How，拥有更多有价值的训练样本数据。在2022年惟数云就发布5.0版本，其数据集成、数据计算、数据分析和治理、数据可视化、数据资产化的能力均具有行业领先的优势。而这些数据侧的优势，也成为大模型时代行业化人工智能应用的竞争壁垒。

“在WakeData内部已经初步形成推进生产力解放的工作氛围，WakeMind能力在产品设计、开发测试、营销运营等领域，都已经展开使用，初步运用已实现人效达到20%的提升。在加快产品研发的同时，也提升了客户项目交付的效率，还为客户的数字化项目落地节省了时间成本。。”WakeDataCTO钱勇说到。

昆仑平台由基础云、开发云、集成云三部分组成，是WakeData产品研发和实施交付过程中非常重要的云原生技术底座。昆仑平台开发云通过WakeMind赋能，工程师已经在探索“基于产品文档，辅助生成对应的架构设计、数据模型设计，再辅助生成代码、检测代码的正确性”等方面的应用。例如在推进领域驱动设计的过程中，WakeMind可以辅助学习DDD、辅助工程师进行领域建模；在数据建模的过程中，可以通过自然语言交互进行数据模型的创建、修改、自动补充完善，快速生产SQL语句；在产品研发过程中，通过输入产品文档，提取和生成产品术语表，并进行详细的解释说明等。

对普通的工程师来说，在生成规则类代码、自动生成单元测试、代码审查和优化等领域，已经可以大幅提高开发效率了。

WakeMind提供全员可用的文案生成助手。

市场部门通过AI的 Text to Video快速构建的营销增长矩阵。

AIGC赋能行业和垂直领域是必然趋势，也是WakeData自创业以来的核心发展路径。对于类ChatGPT的技术和服务，WakeData一直保持开放和拥抱的态度，并且积极投身其中，在聚焦行业化经营的战略基础上，紧紧把握其价值化和商业化的路径。惟客数据的 WakeMind 行业大模型，将在 AIGC 时代帮助更多企业自我革命、提升效能，持续解放生产力。