東信營銷大模型數據工程的"三體"架構：質量、多模態、思維鏈協同進化論

在大模型時代，數據工程成為推動模型能力提升的核心驅動力。本文將圍繞“質量、多模態、思維鏈”三大核心要素，探討大模型數據工程的體系構建及其在營銷領域的應用與未來展望。

01.大模型需要大數據工程

數據質量是大模型能力的基礎

高質量的數據是大模型訓練成功的關鍵。傳統的數據工程強調數據的數量積累，但隨著模型復雜度的增加，數據的質量顯得尤為重要。例如，東信營賽洞見大模型在營銷內容生成中，通過數據清洗和去噪技術，對海量的用戶行為數據和市場反饋信息進行處理，確保數據的準確性和可用性。數據清洗和去噪技術的應用，如敏感信息過濾和去重處理，進一步提升了數據的可用性。

多模態數據驅動模型能力提升

多模態數據集的構建是當前大模型發展的必然趨勢。隨著技術的進步，單一模態的數據已經難以滿足復雜場景下的應用需求，而多模態數據的融合能夠為模型提供更全面、更豐富的信息。通過整合文本、圖像、音頻等多種模態的數據，大模型能夠更準確地理解復雜的語義和場景，從而在營銷、醫療、教育等多個領域實現更高效的應用。這種多模態協同的方式不僅增強了模型的理解能力，還為復雜場景下的應用提供了更豐富的語義支持，有助于提升模型的泛化能力和適應性。

思維鏈的引入優化模型邏輯

思維鏈作為連接輸入與輸出的橋梁，能夠顯著提升模型的邏輯推理能力。例如，DeepSeek R1通過上下文學習和思維鏈（CoT）推理方法，使模型能夠更好地理解復雜問題并生成高質量的回答，不僅提升了模型的決策能力，還為模型在實際場景中的應用提供了更多可能性。

02.大模型數據工程體系解構

大模型數據工程體系是支撐大模型高效運行的核心架構，涵蓋了從數據采集、預處理到質量優化、多模態融合以及思維鏈構建的全流程。

通過整合多源數據，如文本、圖像等，并結合先進的數據清洗、標注和增強技術，該體系能夠為大模型提供高質量、多樣化的訓練素材。同時，借助思維鏈設計和強化學習優化，模型的邏輯推理能力得以顯著提升。

這一體系不僅保障了數據的可用性和可靠性，還通過多模態協同和思維鏈優化，推動大模型在復雜任務中的表現，為各領域應用奠定了堅實基礎。

多模態高質量數據集構建

高質量的數據集是大模型發展的基石。當前，多模態數據集的構建需要從數據采集、預處理到標注全流程進行嚴格管理，例如，東信營賽洞見大模型通過整合多模態數據，構建了覆蓋多個營銷場景的高質量語料庫。

數據集質量評價體系與質量優化

數據質量直接影響模型性能。為此，行業提出了多種質量評價方法，如基于統計分析的數據一致性檢測和基于模型反饋的數據有效性驗證。同時，通過引入合成數據技術，可以有效擴展原始數據并增強其多樣性。

在實際應用中，企業通常會建立多維度的數據質量評估指標，包括數據的完整性、準確性、一致性和時效性等。以數據一致性檢測為例，通過統計分析方法可以發現數據中的異常值和缺失值，確保數據的可靠性。此外，合成數據技術在擴展數據規模和增強數據多樣性方面發揮了重要作用，能夠有效彌補真實數據的不足，提升模型的泛化能力。

數據合成與增強

數據合成是解決數據稀缺問題的重要手段。例如，DeepSeek利用深度學習模型生成高質量的虛擬數據，從而彌補了真實數據不足的問題。此外，基于知識圖譜的數據增強技術也被廣泛應用，通過實時挖掘和知識圖譜生成，為大模型提供持續更新的數據支持。

深度學習模型如生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）能夠生成與真實數據分布相似的合成數據，在保護隱私的同時，為模型訓練提供了更多的樣本。知識圖譜則通過整合領域知識，為數據增強提供了豐富的語義信息。例如，在醫療領域，通過知識圖譜可以將疾病、癥狀、治療方法等信息關聯起來，生成更具代表性的訓練數據，提升模型在醫療診斷等復雜場景中的性能。

數據標注

數據標注是數據工程的重要環節，通過人工或自動標注，將數據轉換為可供模型學習的格式。例如，東信營賽洞見大模型在營銷內容生成中，對大量文本和圖像數據進行標注，以提升模型的理解和生成能力。在文本標注方面，常見的標注類型包括命名實體識別、情感分析、語義角色標注等，這些標注信息能夠幫助模型更好地理解文本的含義和上下文關系。對于圖像數據，標注方式包括目標檢測、圖像分類、像素級語義分割等，通過精確的標注，模型可以更準確地識別圖像中的內容。

03.東信營賽洞見在數據工程的實踐

東信營賽洞見大模型通過構建全鏈路智能決策閉環，在數據工程與知識工程方面取得了顯著成就。

在數據集架構上，采用分層架構整合文本、圖像、視頻等異構數據，形成覆蓋全生命周期的多模態數據體系。數據湖支持大規模數據更新與寫入，算法特征工廠利用 Flink 實現實時特征提取與對齊，任務適配層則根據訓練場景動態調度數據資源，提升數據利用效率。這種架構與 MarRAG 技術相結合，增強了模型對不同數據類型的適應性。

在智能標注生態方面，融合主動學習與自監督學習技術，構建人機協同標注模式，提高標注效率與質量。系統自動識別高價值樣本并結合知識圖譜進行語義約束與邏輯驗證，確保標注數據的準確性。MarRAG 技術通過整合營銷知識庫，為標注提供豐富語義信息，使其更契合營銷場景需求。

在數據質量治理上，建立覆蓋數據全生命周期的動態治理體系，從數據輸入端的多維度檢測，到特征工程環節的語義與分布評估，再到模型訓練階段的決策追溯與訓練集優化，全方位保障數據質量。

04.大模型數據工程的未來

未來，大模型數據工程將在數據合成、思維鏈與強化學習結合、多模態協同進化等方面取得一系列突破。

基于深度學習的生成式AI技術將提升合成數據的質量和多樣性，同時，數據要素流通將成為數據合成提升的關鍵，通過標準化的數據交易市場和開放平臺，打破數據孤島，激發創新應用。

思維鏈與強化學習的結合將優化模型的邏輯推理能力，實現動態優化，其中，思維鏈分解復雜問題，強化學習通過獎勵信號引導模型學習最優策略。例如，在智能客服領域，這種結合使模型更好地理解用戶問題，提供精準解決方案，提升用戶體驗。

多模態數據融合將推動大模型發展，使其更好地理解復雜場景并生成高質量內容。例如，自動駕駛需處理多種模態信息以準確感知環境。在智能創作領域，模型可根據文本主題生成圖像、視頻等多媒體內容，精準表達文本含義，多模態協同進化有助于解決單一模態數據的不足，提高模型的魯棒性和泛化能力。

大模型的發展離不開高質量的數據工程支撐，在數字化營銷向認知智能躍遷的進程中，數據工程是大模型落地的“地基工程”。通過構建多模態數據集、優化數據質量以及引入思維鏈技術，可以顯著提升模型的能力。在營銷領域，東信營銷科技的成功案例表明，高質量的數據工程能夠顯著提升多模態大模型內容生成質量、提升營銷場景的應用效果。