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AccueilLLMsOTel LLM 20B Reasoning

OTel LLM 20B Reasoning

par farbodtavakkoli

Open source · 86k downloads · 0 likes

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À propos

OTel LLM 20B Reasoning est un modèle de langage spécialisé dans le secteur des télécommunications, conçu pour répondre aux besoins techniques et normatifs de cette industrie. Entraîné sur des données issues de sources reconnues comme les spécifications 3GPP, les documents GSMA ou les RFC, il excelle dans l'analyse et la compréhension de documents techniques complexes liés aux réseaux, à la sécurité ou aux standards. Ses principales capacités incluent l'assistance à la recherche de réponses précises dans des corpus de normes, l'aide à la rédaction de documentation technique ou encore le support dans la résolution de problèmes liés aux infrastructures télécoms. Ce modèle se distingue par son expertise sectorielle, fruit d'une collaboration avec plus de 200 experts du domaine, et s'avère particulièrement utile pour les applications de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou les systèmes de questions-réponses automatisés. Il s'adresse aux professionnels des télécoms, aux développeurs et aux chercheurs cherchant à exploiter l'IA pour optimiser leur travail avec des standards techniques exigeants.

Documentation

OTel-LLM-20B-Reasoning

OTel-LLM-20B-Reasoning is a telecom-specialized language 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 Modelopenai/gpt-oss-20b
Parameters20B
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
CatégorieChat
AccèsAPI & Local
LicenceOpen Source
TarificationOpen Source
Paramètres20B parameters
Note
0.0

Essayer OTel LLM 20B Reasoning

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