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AccueilLLMsOTel Embedding 4B

OTel Embedding 4B

par farbodtavakkoli

Open source · 334k downloads · 0 likes

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(0 avis)EmbeddingAPI & Local
À propos

OTel Embedding 4B 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, les RFC ou les documents de l'O-RAN. Son entraînement sur des données validées par plus de 200 experts du secteur garantit une précision adaptée aux besoins des professionnels des télécoms. Ce modèle se distingue par sa capacité à générer des représentations sémantiques pertinentes pour des cas d'usage comme l'analyse de documents techniques ou l'assistance automatisée dans la gestion des réseaux. Il s'intègre parfaitement dans des solutions de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour améliorer l'efficacité des systèmes d'IA dédiés aux télécommunications.

Documentation

OTel-Embedding-4B

OTel-Embedding-4B 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.

Model Details

AttributeValue
Base ModelQwen/Qwen3-Embedding-4B
Parameters4B
Training MethodFull parameter fine-tuning
LanguageEnglish
LicenseApache 2.0

Training Data

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:

  • GSMA Permanent Reference Documents
  • 3GPP Specifications
  • O-RAN Documentation
  • RFC Series
  • eSIM, terminals, security, networks, roaming, APIs
  • Industry whitepapers and telecom academic papers

Intended Use

This model is optimized for:

  • RAG applications in telecommunications
  • Question answering on telecom specifications and standards

Related Models

Language Models

  • OTel LLM Collection

Embedding Models

  • OTel Embedding Collection

Reranker Models

  • OTel Reranker Collection

Related Datasets

  • OTel-Embedding
  • OTel-Safety
  • OTel-LLM
  • OTel-Reranker

Training Infrastructure

  • Framework: ScalarLM (GPU-agnostic)
  • Compute: TensorWave with AMD GPUs and Azure with NVIDIA GPUs.

Citation

Bibtex
@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}
}

Contact

If you have any technical questions, please feel free to reach out to [email protected] or [email protected]

Liens & Ressources
Spécifications
CatégorieEmbedding
AccèsAPI & Local
LicenceOpen Source
TarificationOpen Source
Paramètres4B parameters
Note
0.0

Essayer OTel Embedding 4B

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