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數(shù)說故事SocialGPT-R1升級發(fā)布,推動行業(yè)智能變革

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當博大精深的中文遇上瞬息萬梗的Social語言,這種 “復雜的說話方式” 讓社交平臺成為語言模型最具挑戰(zhàn)性的應用場景之一。社交語境中的信息往往隱晦、情緒化且高度多義,用戶表達交織著復雜的語用結構。傳統(tǒng)大模型雖能生成流暢回復,卻難以深入理解用戶言語背后的推理鏈條與動機邏輯,并做出有商業(yè)價值的洞察。以DeepSeek-R1為代表的推理大模型問世,以邏輯推理解決了一部分問題,但依然存在不少「誤判」和「幻覺」。

面對這些挑戰(zhàn),作為行業(yè)領跑者,在剛結束不久的“數(shù)說故事 D3 智能營銷論壇暨十周年戰(zhàn)略發(fā)布會”上,數(shù)說故事升級發(fā)布了新一代更懂社媒的推理大模型「SocialGPT-R1」,它也是數(shù)說故事2023年發(fā)布的國內首個專注“Social”領域的商業(yè)大模型——SocialGPT的全新升級版,讓社交推理AI應用在垂直領域實現(xiàn)深度突破。

值得關注的是,「SocialGPT-R1-7B」構建了從數(shù)據(jù)構建、模型訓練到業(yè)務落地的全鏈路技術閉環(huán),成為數(shù)說故事 AI Agents 矩陣的核心技術底座,為數(shù)說故事AI+Insights、AI+Marketing、AI+sales三大業(yè)務戰(zhàn)略做強有力支撐,并高效賦能社媒監(jiān)測、智能輿情分析、智能營銷等關鍵業(yè)務場景,為決策者提供實時、精準的分析結果。

一、模型升級:準度、深度、速度三領域全面提升

與SocialGPT相比,全新升級的SocialGPT-R1-7B依托數(shù)說故事10年以來累積的社媒分析場景下的Social推理數(shù)據(jù)集,采用「監(jiān)督學習+強化學習」雙階段訓練策略,實現(xiàn)三大領域的升級突破:

準度

以更貼近人的推理方式,實現(xiàn)對社交平臺中隱含語義、語境歧義和情感傾向的精準識別。

深度

能解構營銷事件脈絡、捕捉消費者潛在需求,達成更深度的社媒洞察。

速度

在對Social數(shù)據(jù)與分析場景相關的處理速度上,比同類主流推理模型更快速。

在升級過程中,數(shù)說故事從數(shù)據(jù)構建和模型訓練兩大技術要素切入,讓SocialGPT-R1-7B從“聽懂人話”到實現(xiàn)“精準洞察”。

1、數(shù)據(jù)構建:打造高質量Social推理數(shù)據(jù)集

優(yōu)秀的模型基于優(yōu)秀的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)質量對模型準確率有著至關重要的影響。

為了讓模型真正“聽得懂、看得透”社交平臺上的復雜內容,數(shù)說故事基于海量的Social數(shù)據(jù)和豐富的商業(yè)場景實戰(zhàn)經(jīng)驗,自主構建了高質量的推理數(shù)據(jù)集 「SocialGPT-R1-Data」,該數(shù)據(jù)集涵蓋多個具有代表性的關鍵任務類型,包括社媒雜音去噪, 消費者觀點理解, 事件總結與分析, 人群洞察與推理, 深度洞察與推理,全面覆蓋社交場景中的核心洞察需求。

在數(shù)據(jù)構建過程中,一方面借鑒 Deepseek-R1 的先進數(shù)據(jù)架構經(jīng)驗,構建底層邏輯框架;另一方面結合人工進行多輪語義校準,確保每條數(shù)據(jù)的商業(yè)場景適配性和邏輯嚴謹性。為了提升模型的推理能力和回答準確性,數(shù)說故事從多個維度對數(shù)據(jù)結構進行了精細設計:

●明確每條數(shù)據(jù)的任務目標與輸出風格,讓模型知道在什么場景下該怎么 “說話”;

●引入“思維鏈”式提示,引導模型學習逐步推理的思考路徑,教會它像人類分析師一樣層層推理;

●加設雙重驗證機制,確?!白罱K答案”與“推理過程”一致可信,不瞎編內容,減少模型「幻覺」。

此外,采用temparature為 0.7 的采樣方式生成初始數(shù)據(jù)候選,控制內容的多樣性與穩(wěn)定性;并通過多個行業(yè)專家進行聯(lián)合評審,篩選出高可信度的獎勵標注數(shù)據(jù)。這一部分數(shù)據(jù)將作為強化學習階段的重要支撐,進一步提升模型在實際應用中的表現(xiàn)力與可靠性。

2、模型訓練:SFT + RLHF 雙階段融合,多路徑優(yōu)化RL

為提升模型在推理鏈條生成中的穩(wěn)定性與泛化能力,數(shù)說故事采用雙階段訓練策略:

階段①

Supervised Fine-Tuning(監(jiān)督微調)

基于 SocialGPT-R1-Data對模型進行指令微調,幫助模型掌握社交語境中典型推理結構,形成穩(wěn)定的長鏈生成能力。具體來說就是用社交場景的 “標準答案” 教會模型 “理解規(guī)則”,讓它能看懂用戶的 “話里有話”,比如解讀一篇幾百字的用戶差評,并推理出 “用戶表面吐槽包裝,實際不滿性價比” 這種深層結論。

階段②

Reinforcement Learning(強化學習)

讓第一階段微調后的模型當“裁判”,給不同的回答打分,比如同樣分析 “便攜防曬霜太粗”,“用戶嫌體積大”和“用戶夸防曬效果好”哪個回答更準確?答案更優(yōu)的給高分,這些分數(shù)即為「獎勵信號」。訓練獎勵模型的同時,用三種強化學習的“訓練方法”讓模型“闖關”:

?PPO(Proximal Policy Optimization)

?REINFORCE++

?GRPO(Group Relative Policy Optimization)

強化學習階段對生成內容的“格式準確性 + 內容合理性”雙向建模,顯著提升模型對用戶意圖、立場推理等復雜任務的表現(xiàn)力。比如分析用戶評論時,不僅能說出 “用戶在吐槽”,還能準確指出 “吐槽的是產(chǎn)品哪個點”“背后反映了什么需求”,甚至給出 “品牌該怎么改進” 的建議。

最終讓模型從能聽懂變成能活用,幫助品牌企業(yè)在社交平臺上真正“讀懂用戶心”。

二、洞察效果:分析更加智能精準
升級完成后,針對社媒洞察場景,SocialGPT-R1-7B性能表現(xiàn)在系統(tǒng)評估中,與主流推理型大模型相比,實現(xiàn)多維度領先,RL加持效果明顯。

從評估結果看,SocialGPT-R1在社媒雜音去噪、消費者觀點理解、事件總結與分析、人群洞察與推理的任務中均取得了最高分,不僅優(yōu)于同等模型大小DeepSeek-R1-Distill-7B,也比size更大的QWQ-32B表現(xiàn)更優(yōu)異。同時,從GenLen50%指標(回復生成長度中位數(shù))可以看出,SocialGPT-R1的回答更為簡潔精煉。

1、社媒雜音去噪:智能分辨精細分揀

社交平臺上海量的碎片化內容中,充斥著大量“無效噪音”,去噪是智能分析的第一步,不僅是自動過濾重復信息、無意義表情等明顯“噪音”,更包含對“歧義內容與明確內容的智能分辨”,實現(xiàn)從“粗放過濾”到“精細分揀”的技術升級。

以“零食流浪記丁香水岸店雙旦寵粉,12月23、24日會員購物正價商品88折”為例,該文章內容中店家到底要賣「零食」,「丁香」還是「香水」呢?通用大模型會直接把文章中提及的“香水”判定為與分析對象行業(yè)一致的無歧義內容,SocialGPT- R1則能結合語境,分辨出其中的“香水”有可能是地理名稱或店鋪命名,存在歧義。

2、人群洞察與推理:挖掘隱藏關系讀懂用戶

根據(jù)品牌社媒內容可總結出品牌的訴求、受眾人群、活動時間、發(fā)布產(chǎn)品、代言人、消費者反饋等信息,在以“2022羅意威春夏時尚盛典”為例的活動信息總結中,其中SocialGPT- R1針對受眾人群的總結更為突出,通用大模型的總結只能看到“表面身份”,把用戶總結成“追求個性的年輕至成熟群體”,而SocialGPT- R1能從內容中挖掘“隱藏關系”,總結出“都市精英與時尚愛好者”的受眾人群形象,與品牌形象更相符。

3、消費者觀點理解:提煉核心聲音找準定位

以“總結網(wǎng)友對且初平替產(chǎn)品的聚類評論”為例,SocialGPT- R1可通過語義結構,解析消費者在社媒評論、產(chǎn)品反饋等場景中表達的顯性觀點與隱性需求,提煉出真正影響消費決策的核心訴求,進而讓品牌精準對準用戶 “痛點”“爽點” 或 “癢點”,從中挖掘到更符合品牌定位的細致特征,給品牌的市場定位帶來更深層次的建議。

從社媒內容的“噪音迷霧”中精準捕捉有效信息,到從用戶碎片化表達里拼貼出完整的需求畫像,找準品牌市場定位,SocialGPT- R1不僅讓模型“看懂”社交內容,更能“看透”內容背后的消費邏輯,從“用戶說什么”到“用戶為什么這么說”,再到“企業(yè)該如何應對”,成為Social場景的“智能分析秘書”,實現(xiàn)智慧對話,讓AI洞察升級到Next Level。

基于全新升級的SocialGPT- R1,數(shù)說故事正在構建系列AI Agents,融入產(chǎn)品與服務矩陣中,已有人群洞察Agent、新品營銷Agent、種草選題Agent、KOL臻選Agent,體驗管理Agent、智能選品Agent等等,覆蓋Insights-Marketing-Sales的Social營銷全鏈路。

未來,數(shù)說故事將持續(xù)深化SocialGPT- R1的技術能力,加速Agent矩陣的落地應用,以更精準的洞察,更高效的創(chuàng)意生成和更智能的決策支持,全面賦能Social營銷全鏈路,推動行業(yè)智能變革,助力品牌全球業(yè)務增長。

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