論文の概要: MM-Telco: Benchmarks and Multimodal Large Language Models for Telecom Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13131v1
- Date: Mon, 17 Nov 2025 08:34:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-18 14:36:25.00884
- Title: MM-Telco: Benchmarks and Multimodal Large Language Models for Telecom Applications
- Title（参考訳）: MM-Telco:テレコムアプリケーションのためのベンチマークとマルチモーダル大言語モデル
- Authors: Gagan Raj Gupta, Anshul Kumar, Manish Rai, Apu Chakraborty, Ashutosh Modi, Abdelaali Chaoub, Soumajit Pramanik, Moyank Giri, Yashwanth Holla, Sunny Kumar, M. V. Kiran Sooraj,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な推論と意思決定タスクを自動化する強力なツールとして登場した。
通信では、ネットワーク最適化を変革し、トラブルシューティングを自動化し、顧客サポートを強化し、規制コンプライアンスを確実にする可能性を秘めている。
本稿では,テレコムドメインに適したベンチマークとモデルの総合的なスイートであるMM-Telcoを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.282400615034534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools for automating complex reasoning and decision-making tasks. In telecommunications, they hold the potential to transform network optimization, automate troubleshooting, enhance customer support, and ensure regulatory compliance. However, their deployment in telecom is hindered by domain-specific challenges that demand specialized adaptation. To overcome these challenges and to accelerate the adaptation of LLMs for telecom, we propose MM-Telco, a comprehensive suite of multimodal benchmarks and models tailored for the telecom domain. The benchmark introduces various tasks (both text based and image based) that address various practical real-life use cases such as network operations, network management, improving documentation quality, and retrieval of relevant text and images. Further, we perform baseline experiments with various LLMs and VLMs. The models fine-tuned on our dataset exhibit a significant boost in performance. Our experiments also help analyze the weak areas in the working of current state-of-art multimodal LLMs, thus guiding towards further development and research.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な推論と意思決定タスクを自動化する強力なツールとして登場した。
通信では、ネットワーク最適化を変革し、トラブルシューティングを自動化し、顧客サポートを強化し、規制コンプライアンスを確実にする可能性を秘めている。
しかし、テレコムへの展開は、専門的な適応を必要とするドメイン固有の課題によって妨げられている。
これらの課題を克服し、テレコム用LLMの適応を加速するために、テレコムドメインに適したマルチモーダルベンチマークとモデルからなる総合的なスイートであるMM-Telcoを提案する。
このベンチマークでは,ネットワーク操作やネットワーク管理,ドキュメントの品質向上,関連するテキストや画像の検索など,現実的なユースケースに対処するさまざまなタスク(テキストベースとイメージベースの両方)が導入されている。
さらに,様々なLLMおよびVLMを用いてベースライン実験を行う。
データセットに微調整されたモデルでは、パフォーマンスが大幅に向上しています。
我々の実験は、現在最先端のマルチモーダルLLMの作業の弱い部分を分析するのにも役立ち、さらなる開発と研究を導くのに役立ちます。
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