OTel：开放电信人工智能数据集、基准与模型
OTel: Open Telco AI Datasets, Benchmarks, and Models
浏览论文内容
中文总结 AI 辅助
OTel是开放的电信AI资源，提供数据集、30个后训练基线模型和基准，显著提升检索、重排序及语言模型性能，并获广泛社区采用。
中文摘要 AI 辅助
我们推出开放电信（OTel），一个开放的电信人工智能资源，发布了用于检索、重排序、指令微调以及安全/弃权（不执行）的衍生电信数据集，同时提供30个全参数后训练基线模型，涵盖10个嵌入模型、3个重排序器和17个语言模型。社区已对该资源进行了大量参与：截至2026年5月3日，已发布模型下载量超过1600万次，项目在全球获得157+篇媒体报道。基于先前的开放电信数据集和基准，OTel在一个统一资源中提供了有文档记录的电信数据源、留出评估分区、训练好的嵌入模型、重排序器、基于上下文的LLM以及安全/弃权（不执行）数据。每个基线从开放权重模型开始，使用开放训练方案在OTel衍生数据上进行后训练，然后在留出的OTel评估分区上进行评估。OTel后训练在所有三个模型家族中均提升了性能：嵌入检索达到93.1%的NDCG@10，重排序达到0.947的MRR@10，语言模型正确率达到87.8%。我们将OTel作为可复现的起点发布，并邀请社区扩展数据、改进嵌入和重排序模型，以及构建更强的基于上下文的电信LLM。
英文摘要
We present Open Telco (OTel), an open telecom AI resource that releases derived telecom datasets for retrieval, reranking, instruction tuning, and safety/abstention, together with 30 full-parameter post-trained baselines spanning 10 embedding models, 3 rerankers, and 17 language models. The community has already engaged substantially with the resource: as of May 3, 2026, the released models have been downloaded over 16 million times and the project has received 157+ pieces of media coverage worldwide. Building on prior open telecom datasets and benchmarks, OTel provides documented telecom data sources, held-out evaluation partitions, trained embedding models, rerankers, context-grounded LLMs, and safety/abstention data in one unified resource. Each baseline starts from an open-weight model and is post-trained on OTel-derived data using an open training recipe, then evaluated on held-out OTel evaluation partitions. OTel post-training improves performance across all three model families: embedding retrieval reaches 93.1% NDCG@10, reranking reaches 0.947 MRR@10, and language-model correctness reaches 87.8%. We release OTel as a reproducible starting point and invite the community to expand the data, improve embedding and reranking models, and build stronger context-grounded telecom LLMs.
发表机构
- AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室）
- RelationalAI
- MLCommons
- The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）
- Purdue University（普渡大学）
- Khalifa University（哈利法大学）
- University of Leeds（利兹大学）
- Yale University（耶鲁大学）
- Mantis NLP
- GSMA（全球移动通信系统协会）
- Essential AI
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
