Fugu-MT 論文翻訳(概要): T-VEC: A Telecom-Specific Vectorization Model with Enhanced Semantic Understanding via Deep Triplet Loss Fine-Tuning

論文の概要: T-VEC: A Telecom-Specific Vectorization Model with Enhanced Semantic Understanding via Deep Triplet Loss Fine-Tuning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16460v1
Date: Wed, 23 Apr 2025 07:10:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.029974
Title: T-VEC: A Telecom-Specific Vectorization Model with Enhanced Semantic Understanding via Deep Triplet Loss Fine-Tuning
Title（参考訳）: T-VEC:Deep Triplet Loss Fine-Tuningによるセマンティック理解を向上したテレコム特化ベクトル化モデル
Authors: Vignesh Ethiraj, Sidhanth Menon, Divya Vijay,
Abstract要約: 本稿では,T-VEC(Telecom Vectorization Model)を紹介する。 T-VECは三重項損失目標を用いて最先端のgte-Qwen2-1.5Bインストラクトモデルを適用することで生成される。重要な貢献は、最初の専用のテレコム固有のトークンライザの開発とオープンソース化である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: The specialized vocabulary and complex concepts of the telecommunications industry present significant challenges for standard Natural Language Processing models. Generic text embeddings often fail to capture telecom-specific semantics, hindering downstream task performance. We introduce T-VEC (Telecom Vectorization Model), a novel embedding model tailored for the telecom domain through deep fine-tuning. Developed by NetoAI, T-VEC is created by adapting the state-of-the-art gte-Qwen2-1.5B-instruct model using a triplet loss objective on a meticulously curated, large-scale dataset of telecom-specific data. Crucially, this process involved substantial modification of weights across 338 layers of the base model, ensuring deep integration of domain knowledge, far exceeding superficial adaptation techniques. We quantify this deep change via weight difference analysis. A key contribution is the development and open-sourcing (MIT License) of the first dedicated telecom-specific tokenizer, enhancing the handling of industry jargon. T-VEC achieves a leading average MTEB score (0.825) compared to established models and demonstrates vastly superior performance (0.9380 vs. less than 0.07) on our internal telecom-specific triplet evaluation benchmark, indicating an exceptional grasp of domain-specific nuances, visually confirmed by improved embedding separation. This work positions NetoAI at the forefront of telecom AI innovation, providing the community with a powerful, deeply adapted, open-source tool.
Abstract（参考訳）: 電気通信産業の専門用語と複雑な概念は、標準自然言語処理モデルに重大な課題をもたらす。ジェネリックテキストの埋め込みは、しばしばテレコム固有のセマンティクスをキャプチャするのに失敗し、下流のタスクのパフォーマンスを阻害する。本稿では,T-VEC(Telecom Vectorization Model)を紹介する。 NetoAIによって開発されたT-VECは、細心の注意を払ってキュレートされた大規模なテレコム固有データのデータセットに対して、三重項損失目標を用いて最先端のgte-Qwen2-1.5Bインストラクトモデルを適用することによって生成される。重要なことに、このプロセスは、ベースモデルの338層にわたる重みをかなり修正し、ドメイン知識の深い統合を保証し、表面的適応技術をはるかに超えた。重量差解析により、この深い変化を定量化する。主要な貢献は、最初の専用のテレコム固有のトークンライザの開発とオープンソース化であり、業界ジャーゴンの取り扱いを強化することである。 T-VEC は既存のモデルと比較して平均 MTEB スコア (0.825) を達成し, 内部テレコム比三重項評価ベンチマークにおいて非常に優れた性能 (0.9380 vs. 0.07) を示した。この作業は、NetoAIをテレコムAIイノベーションの最前線に置き、コミュニティに強力で深く適応されたオープンソースツールを提供する。

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