par farbodtavakkoli
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OTel Embedding 33M est un modèle d'embeddings spécialement conçu pour le secteur des télécommunications, optimisé pour comprendre et traiter des données techniques liées aux normes et standards du domaine. Il excelle dans les applications de recherche d'informations et de réponse aux questions, notamment pour exploiter des documents techniques comme les spécifications 3GPP ou les RFC. Son entraînement s'appuie sur des sources variées et validées par des experts du secteur, garantissant une précision adaptée aux enjeux industriels. Ce modèle se distingue par sa capacité à améliorer les systèmes de RAG (Retrieval-Augmented Generation) dans le domaine télécom, offrant des résultats plus pertinents pour les professionnels du secteur. Il s'intègre parfaitement aux outils d'analyse et de gestion des connaissances des entreprises de télécommunications.
OTel-Embedding-33M is a telecom-specialized embedding model fine-tuned on telecommunications domain data. It is part of the OTel Family of Models, an open-source initiative to build industry-standard AI models for the global telecommunications sector.
| Attribute | Value |
|---|---|
| Base Model | BAAI/bge-small-en-v1.5 |
| Parameters | 33M |
| Training Method | Full parameter fine-tuning |
| Language | English |
| License | Apache 2.0 |
The model was trained on high-quality telecom-focused data curated by 200+ domain experts from organizations including AT&T, RelationalAI, AMD, GSMA, Purdue University, Khalifa University, University of Leeds, Yale University, The University of Texas at Dallas, NetoAI, and MantisNLP.
Data Sources:
This model is optimized for:
@misc{otel2026,
title={OTel: Open Telco AI Models},
author={Tavakkoli, Farbod and Diamos, Gregory and Paulk, Roderic and Terrazas, Jorden},
year={2026},
url={https://huggingface.co/farbodtavakkoli}
}
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