AT&T, telekomünikasyon sektörüne özel olarak geliştirilen açık kaynak yapay zeka modeli OTel 2.0'ı duyurdu. Şirket, modelin genel amaçlı modellere kıyasla ağ operasyonlarında doğruluğu artırırken altyapı maliyetlerini düşürdüğünü belirtiyor.
OTel 2.0, Google DeepMind tarafından geliştirilen açık multimodal model Gemma 4 31B-IT üzerine inşa edildi. Model, metin ve görüntü girdilerini işleyebiliyor, videoları kare dizileri olarak ele alıp metin çıktısı üretebiliyor. Eğitim için 1 trilyondan fazla işlenmiş token arasından seçilen 400 milyar telekomünikasyona özel token kullanıldı.
AT&T ayrıca, her görev için en uygun maliyetli modeli seçen bir AI Gateway geliştirdiğini açıkladı. Şirket, günde ortalama 45 milyar yapay zeka tokenı işliyor ve bu sistem sayesinde yapay zeka çıkarım maliyetlerini %90'a varan oranlarda düşürdüğünü iddia ediyor. AT&T baş veri ve yapay zeka sorumlusu Andy Markus, "İnsanlar genellikle en yeni ve en iyi modellere yöneliyor, ancak işlerimizin yalnızca küçük bir kısmı bu düzeyde bir karmaşıklık gerektiriyor. Birçok görev, performanstan ödün vermeden daha düşük maliyetli modellerle yapılabilir" dedi.
GSMA, genel amaçlı yapay zeka modellerinin telekomünikasyon sektörünün ihtiyaçlarını karşılamakta yetersiz kaldığını vurguladı. GSMA'ya göre, bir genel amaçlı modelden bir endüstri standardını yorumlamasını veya canlı bir ağ sorununu gidermesini istemek "çatlakların ortaya çıkmasına" neden oluyor çünkü modelin eğitildiği veriler bu alana neredeyse hiç dokunmuyor. Açık Telekom Yapay Zeka kıyaslamalarında ilk üç sıranın tamamen alana uyarlanmış modeller tarafından alındığını ve OTel 2.0'ın lider tablosunda zirvede yer aldığını belirtti.
Neden önemli
AT&T'nin bu hamlesi, büyük dil modellerinin her sektöre uygun tek bir çözüm olmadığını gösteriyor. Sağlık, finans ve üretim sektörlerinde olduğu gibi telekomünikasyon da kendine özgü standartlar, protokoller ve işletim ortamları gerektiriyor. OTel 2.0, açık kaynak olarak sunulması sayesinde diğer operatörlerin de bu modeli kendi ihtiyaçlarına göre uyarlamasına olanak tanıyor. Ayrıca AT&T'nin AI Gateway ile elde ettiği %90'a varan maliyet tasarrufu, büyük ölçekli yapay zeka kullanımında akıllı yönlendirmenin ne kadar kritik olduğunu ortaya koyuyor. Bu, özellikle yapay zeka maliyetlerinin hızla arttığı bir dönemde, işletmelerin sürdürülebilir bir yapay zeka stratejisi için alana özgü modellere ve akıllı yönlendirme sistemlerine yatırım yapması gerektiğine işaret ediyor.
