午前12時、町の中腹で、ネットワークタワーが内部センサーとアラートをトリガーします。11 月 11 日の悪名高い E コマースの販売により、データトラフィックが急増しています。渋滞警告がダッシュボード全体に響き渡ります。通常、これはエンジニアへの必死の電話、基地局の手動チェック、長時間のログや設定の確認など、NOC チーム間の争いの原因となります。

でも今夜は？ネットワークは勝手にやってくれる

AI モデル — 言語だけでなく、言語に関するトレーニングも受けています テレコムの言語 — ボトルネックを静かに診断し、最適な再構成を予測し、パラメータを数秒で微調整します。朝になっても、顧客はストリーミング、スクロール、ゲームを続けていますが、それでもなお賢明なことはありません。

これはSFではありません。それは新しいフロンティアです TLM: テレコム大規模モデル そして、それらは明日のネットワークの中枢となるでしょう。

チャットボットからセルタワーまで:通信事業者が独自の AI を必要とした理由

現実を直視しましょう。一般的な大規模言語モデル (LLM) は素晴らしいです。彼らは詩を書いたり、アプリをコーディングしたり、セラピーにも手を出したりします。しかし、彼らに通信設定ファイルを渡したり、携帯電話サイトのトラフィックを予測するように頼んだりしますか？君は上品でナンセンスなことをするだろう。

それは、テレコムは別の獣だからです。アラーム、アーキテクチャ図、周波数計画、規制の詳細、SOP が 1 マイルも高く積み上げられた世界です。通常のLLMは、そのための配線がまったくありません。

入る TLM と TLM (大規模通信事業者モデル) —テレコムのDNAそのものに基づいて微調整されたAI脳。SoftBankとTech Mahindraは最近、NvidiaのNeMoとNIMプラットフォーム上に構築され、ネットワークログや設計図からアラーム履歴や運用プレイブックまで、大量の通信事業者データに基づいてトレーニングされたこれらのカスタマイズされた巨大製品を発表しました。

なぜそれが重要なのか?通信事業者はデータに溺れているからです。何十年もの間、彼らはデータを収集してきましたが、それを賢く使うのに苦労していました。今や TLM があれば、干し草の山をついに水晶玉に変えることができます。

TSLAM-4Bに会いましょう:テレコムに精通した天才

おそらく最も印象的な進化は ツラム-4B — a 通信業界に特化した40億パラメーターの大型アクションモデル。

一般的なトレーニングセットは忘れてください。TSLAM-4B に栄養が供給されました 4億2,700万トークンの純粋な通信データ27人のネットワークエンジニアが、135人の月間にわたって入念にキュレーションしました。トラブルシューティングフローやベンダーの仕様からコンプライアンス基準まで、すべてを内面化するように設計されています。

そのものと 128K トークンのコンテキストウィンドウ、TSLAM-4Bは、複雑で複数回にわたる会話をフォローしたり、深くネストされた構成を追跡したり、広大なデータセットにわたる微妙な洞察を明らかにしたりできます。のおかげです 4 ビット量子化、標準のGPUで動作するため、巨大なデータセンターリグは必要ありません。

しかし、それを革新的なものにしているのは、その規模や効率だけではありません。それができることです。 行う:

• 🛠 ネットワークのトラブルシューティングと診断: 問題をリアルタイムで発見し、修正を導きます。

• 📈 インフラ計画: 需要予測によるスマートCAPEXの推進

• 🤖 カスタマーサポート: 応答を自動化し、待ち時間を短縮します。

• 📝 規制と文書: コンプライアンスチェックと詳細な記録を自動生成します。

これは単なる理解ではなく、 アクションオリエンテーション、運用上の決定を推奨したり、自律的に実行したりすることもできます。

現実世界のブレークスルー:TLM が既にゲームを変えている方法

TSLAM-4B だけではありません。業界全体で、TLM は既にラボからライブネットワークに移行しつつあります。

• ソフトバンクのTLM 何年にもわたるネットワークデータに基づいて微調整されているため、訓練で見たことのないタワーであっても、最適な基地局構成を予測できます。オーバー 推奨事項の90％が専門家によるチェックに合格しましたこれにより、再構成サイクルを数日からわずか数分に短縮できます。

• テック・マヒンドラのアダプティブ・ネットワーク・インサイト・スタジオは、TLMを活用して、フィールドエンジニアから経営幹部まで、すべての人に自動化された階層化されたレポートを作成します。Proactive Network Anomaly Resolution Hubはそれをさらに発展させ、多くのネットワークイベントを自動的に解決するので、エンジニアはエッジケースに集中できます。

• Amdocsのネットワーク保証エージェント TLM を使用して障害を予測し、影響分析を実行し、緩和策を段階的にチームに指導します。

• バブルラン TLMがKPIを監視し、ポリシーを自動適用し、さらに検索拡張生成（RAG）を介してライブデータを引き出すマルチエージェントプラットフォームを開発しています。

• ServiceNow の AI エージェント インシデントが急増する前に、解決プレイブックを起草し、混乱を予測し、根本原因分析を行います。

なぜ重要なのか:誇大広告を超えたビジネスインパクト

通信事業者にとって、これらは単なる光沢のあるおもちゃではありません。これらは運用上のライフラインです。

• より迅速な問題解決: SoftBankは、ネットワーク再構成にかかる日数を数分に短縮しました。TSLAM-4B のインサイトにより、システム停止が減り、顧客の満足度が向上しました。

• 無駄のないチーム、大規模なスケール: TLMとTSLAM-4Bが日常的な診断とレポートを処理することで、熟練したエンジニアは、ログに悩まされることなく、高額なイノベーションに集中できます。

• 設備投資と運営費の効率: よりスマートな予測とは、コストのかかる過剰建設や緊急改修を回避して、需要が本当に必要な場所にタワーを建設することを意味します。

• 規制上のセーフティネット: 自動化されたコンプライアンスチェックは、法的リスクを軽減し、迷路のような通信規制を乗り切るのに役立ちます。

そして、見落とさないようにしましょう エージェント AI アングル：これらのモデルに基づいて構築されたマルチエージェントシステムは、多くの場合、人間の介入なしに、トランスポート、RAN、コアなどのレイヤー全体で修正を調整できます。これは単なるコスト削減ではなく、競争の激しい市場における生き残りにもつながります。

結論：ネットワークの次の頭脳はTLMかもしれない

テレコムは長い間、データが驚くほど豊富でありながら洞察力に乏しいというパラドックスでした。ソフトバンクのTLM、テック・マヒンドラのAIエンジンのようなTLM、そしてTSLAM-4Bのような強力な新参企業は、その見方をひっくり返しています。

彼らはネットワークにそれを約束します 自分を癒して、真の意味でAIエージェントがサービスを提供している顧客 取得する テレコム、プランナーは、当て推量ではなく予測の明確さに基づいて投資を行います。

確かに、まだ初期の段階です。説明可能性から暴走する自動化へのリスクは大きい (どの AI フロンティアでもそうであるように)。しかし、1 つはっきりしているのは、通信事業者がついに、自分たちの言語を話す種類の AI を手に入れたということです。テキストだけでなく、鉄塔、交通、トポロジーにも堪能です。

あれは？最初のセルラー・ハンドシェイク以来最大のテレコムの飛躍と言えるでしょう

読んで楽しかったですか？さらに進めましょう。

つながることで、他にはないインサイト、スマート AI ツール、行動を促すリアルなつながりを引き出すことができます。

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