Modelos abiertos, redes globales: Cómo AT&T y GSMA están acelerando la innovación en telecomunicaciones con Gemma.

Las telecomunicaciones son un dominio increíblemente complejo y altamente especializado. Las redes móviles modernas son inherentemente de múltiples proveedores, presentando estructuras de datos diversas y a menudo propietarias. Aunque la IA ha avanzado enormemente en el lenguaje general y la codificación, el conocimiento del dominio de las telecomunicaciones rara vez está accesible en internet, simplemente no existe una "Wikipedia" para las telecomunicaciones. Esta escasez de datos crea un gran obstáculo para los modelos de IA que intentan comprender profundamente las operaciones de la red. Al operar a una escala global inmensa que conecta a miles de millones de personas cientos de miles de millones de veces al día, la industria requiere una precisión absoluta. Sin embargo, según GSMA Intelligence, solo el 16% de los despliegues totales de IA en telecomunicaciones están en la red, en gran parte debido a la dificultad de entrenar modelos con conocimiento especializado en el dominio. Si bien los modelos de IA de propósito general han avanzado mucho, la escala, la complejidad y la especificidad enfrentadas por los proveedores de telecomunicaciones significan que los modelos específicos del dominio siguen siendo la mejor manera de lograr la dramática automatización de redes y procesos y flujos de trabajo agénciales que están en el corazón de la era de la IA. Y se necesita un modelo abierto para ofrecer la flexibilidad y el dinamismo que requieren las redes globales.

Por qué los modelos específicos del dominio son importantes. Los modelos generales son increíblemente capaces en tareas amplias de razonamiento y lenguaje, pero carecen del contexto fundamental necesario para gestionar infraestructuras críticas. Los modelos generales aún luchan con vocabulario altamente especializado, topologías de red complejas y datos de telemetría específicos de proveedores únicos del sector de telecomunicaciones. Los modelos específicos para telecomunicaciones solucionan esto anclando la IA en las realidades efectivas de las operaciones de la red. Al entrenar en conjuntos de datos específicos del dominio, estos modelos a medida pueden interpretar registros técnicos matizados, diagnosticar cuellos de botella en el rendimiento de la red y comprender protocolos estándar de la industria con el alto grado de exactitud y precisión requeridos para sistemas en tiempo real.

Los modelos Gemma de Google: Fundamentando la IA Telco Abierta. Para abordar este desafío, GSMA lanzó recientemente la plataforma Open Telco AI para construir una IA precisa, eficiente y confiable de grado telco. Como parte central de este esfuerzo colaborativo, AT&T entrenamiento posterior de una familia de modelos telco abiertos, llamados OTel, en diferentes arquitecturas, incluidos los modelos Gemma de código abierto de Google. Estos modelos fueron entrenados en un conjunto de datos especializados y específicos de telecomunicaciones curados por GSMA y sus colaboradores, incluidos operadores de telecomunicaciones, proveedores de equipos de red y académicos. La iniciativa entregó con éxito 30 modelos en una variedad de tamaños y arquitecturas, optimizando el equilibrio entre precisión y eficiencia. Crucialmente, estos modelos se construyen con la seguridad en su núcleo, siendo entrenados para la abstención utilizando generación aumentada por recuperación (RAG) para reducir drásticamente las alucinaciones, una necesidad absoluta en entornos de telecomunicaciones altamente regulados que son tan centrales para la vida moderna. “La plataforma Open Telco AI representa un hito crítico en el establecimiento de inteligencia confiable y específica del dominio para la industria de telecomunicaciones”, dijo Louis Powell, director de tecnologías de IA en GSMA. “Al aprovechar fundamentos de código abierto como Gemma, estamos demostrando que se pueden construir modelos altamente precisos, eficientes y reproducibles a través de la colaboración de la industria global”.

Gemma emerge como un modelo líder. Las pruebas de AT&T durante el desarrollo de OTel destacan la fortaleza de Gemma en comparación con otras arquitecturas, demostrando fuertes mejoras de rendimiento en toda la familia de modelos OTel después de un ajuste fino específico de telecomunicaciones. Notablemente: El modelo gemma-4-E4B-it devolvió la respuesta correcta el 91.74% del tiempo, logrando la mayor precisión general para todos los modelos probados. Esta versión base de Gemma 3 con 27 mil millones de parámetros entregó el rendimiento más fuerte en el entrenamiento inicial del modelo entre los modelos probados por AT&T. El modelo Gemma 3 con 300 millones de incrustaciones relacionadas con telecomunicaciones vio una mejora significativa en la recuperación. "Los modelos Gemma han estado estableciendo cada vez más el estándar para el ajuste fino de código abierto", dijo Mark Austin, VP de ciencia de datos e IA en AT&T. "Al entrenar estos modelos específicamente con datos de telecomunicaciones, podremos superar a los modelos heredados varias veces su tamaño en ciertos escenarios de telecomunicaciones. Esto puede ayudar a aumentar la precisión mientras se reducen los costos al mismo tiempo".

Empoderando el futuro con las soluciones de pila completa de Google Cloud. El impacto de esta colaboración abierta ha sido inmediato, con más de 18 millones de descargas de los modelos hasta la fecha. Hoy, OTel se presenta como uno de los mejores modelos en los Open Telco Benchmarks, demostrando que modelos más pequeños y específicos pueden superar a modelos masivos de frontera cuando se optimizan para dominios específicos. Mirando hacia adelante, Google Cloud se compromete a apoyar a los operadores de telecomunicaciones globalmente en el desarrollo y despliegue de sus propios modelos de IA telco personalizados. Al proporcionar una solución integral de pila completa — incluyendo infraestructura robusta optimizada para IA, herramientas de desarrollo de IA y modelos abiertos como Gemma — podemos ayudar a los operadores, proveedores e innovadores a ajustar aún más estos modelos con sus propios datos. Esto permite a los operadores de telecomunicaciones acelerar su camino en la adopción de IA mientras despliegan IA de grado telco de manera segura utilizando el soporte y las salvaguardias integradas de Gemma. Juntos, la industria de telecomunicaciones puede replicar el increíble progreso visto en la codificación y el razonamiento, llevando esas capacidades avanzadas a subdominios críticos de telecomunicaciones como la configuración automática de redes y los sistemas autoconstructivos.