收藏必备！LLM与LMM大模型全解析：从零到精通的学习指南

LLM vs. LMM: What’s all the Buzz About?

文章摘要

本文深入比较了大型语言模型（LLM）与大型营销模型（LMM）在AI赋能营销中的角色差异，并介绍了Open Intelligence新架构如何通过智能化、安全隐私和实时响应重塑品牌与市场的连接方式，让企业和科研单位在数据驱动的智能化时代抓住机遇、提升竞争力。

一、开篇：AI“情报时代”的新变量

随着AI的不断进化，在企业营销领域掀起了新一轮的变革热潮。由WPP Media推出的“Open Intelligence”解决方案，以AI赋能数据洞察，提出了“世界首个大型营销模型（Large Marketing Model, LMM）”的新概念，并与被人熟知的大型语言模型（Large Language Model, LLM）形成对照。业内专家与投资人不禁追问：LLM与LMM有何异同？这场“Buzz”又意味着什么？

二、模型之辨：LLM与LMM的本质区分

1. 什么是LLM？

LLM，全称大型语言模型，是由海量跨生态系统的文本数据训练而成的AI模型，拥有强大的自然语言处理和理解能力。它可支持品牌定制，从洞察、受众、激活到衡量，形成专有AI模型，且能在不迁移数据的前提下用企业一方数据不断调优。

举例来说，LLM可以持续比对所有用户信号（不仅仅是ID），包括内容、身份、地理、兴趣、行为和场景，从搜索、内容互动、社交表达乃至物理世界行为，进行全方位洞察和预测。

2. 向多模态进化

传统LLM专注于文本，但多模态模型已能同时处理文本、图像、音频、视频等多源数据。例如在营销中，可联动识别并理解用户、渠道、创意等多维信息，会对目标人群、广告内容、传播效果实现更深刻把控。

3. LMM的专属定位：为营销而生

LMM（大型营销模型）则专注于将AI智力深度定制用于品牌营销情境。和LLM不同，LMM的关键特征：

以AI驱动的超大知识图谱为核心，将营销需求中的各类关系与数据进行结构化表达。
只聚焦于营销相关领域的数据和信号训练，并联通350+优质数据与媒体合作伙伴。
可对数万亿信号进行实时处理，为受众触达与业务增长提供高效优化路径。
强调业务目标导向及“可落地的智能”，通过专属定制快速激活于多平台和多通路，包括CTV、付费平台、电商等。
持续利用企业自有数据进行训练，且无需实际数据迁移，保障数据安全与隐私。

三、Open Intelligence：专为智能营销打造的行业“中枢大脑”,重塑智能营销新范式

Open Intelligence不仅仅是升级了数据本身，更重要的是实现了“可行动的情报”：

全渠道（含Earned、Owned、Paid、Shared，以及各类壁垒平台）即可一站式激活，数小时内即可响应市场变化。
让数据安全性大幅提升，企业的数据内化为更有价值的洞察。
支持极高的敏捷性，大幅缩短反应-迭代周期，驱动更精准的消费者互动与业务增长。

1. LMM的结构与核心

LMM（Large Marketing Model）可被视为品牌的“超级营销顾问”—— 它不是为泛用知识而生，而是为洞察、优化和驱动真正的生意目标而设计。LMM以AI驱动的知识图谱为底座，一切围绕营销任务展开：

多达350+家全球一线数据、媒体合作伙伴，共建海量行业知识图谱
每天处理万亿级营销信号，实时优化受众策略与触点分发
训练数据专注于营销——不是网络通用文本，而是商业场景标签化、结构化的高价值数据
通过企业自有一方数据（first-party data）进行深度个性化训练，实现完全私有化建模，无需数据外流
支持跨平台、跨渠道内容与广告投放，实现秒级智能响应

2. LMM与LLM的关键区别对照

维度	传统LLM（如GPT）	LMM（大型营销模型）
训练目标	泛用语言理解/生成	以营销洞察&业务增长为核心
数据源	开放网络、多模态	业务私有数据+营销知识图谱
输出	文本、对话等	洞察报告、受众分群、优化建议
应用场景	聊天、内容创作等	受众洞察、广告精准投放、ROI提升
定制化	有限（需微调）	高度可私有化建模，品牌独享