MM-Telco: Benchmarks and Multimodal Large Language Models for Telecom Applications

MM-Telco 论文核心总结与关键部分翻译

一、主要内容总结

本文针对大语言模型（LLMs）在电信领域应用时面临的领域适配、多模态理解、缺乏专用基准等挑战，提出了 MM-Telco——一套专为电信领域设计的多模态基准测试套件与模型适配方案，核心内容包括：

1. 背景与问题：LLMs在通用领域表现出色，但在电信场景中受限于3GPP标准版本混淆、多文档推理困难、图文联合理解不足、缺乏专用评估基准、隐私与定制化受限等问题，难以直接落地。
2. 核心方案：
   • 构建覆盖3GPP Release 17全文档的多模态基准套件，包含文本类（选择题、长文本问答、信息检索等）和图像类（图像分类、检索、生成与编辑等）共10类任务，涵盖网络运维、文档质量提升、PCAP分析等实际场景。
   • 提出微调模型Llama-VL-Telco，支持电信相关图像的生成、更新与纠错，基于Mermaid代码实现图文转换与优化。
   • 建立结构化数据提取框架，解决3GPP文档层级化解析与跨文档引用问题，保障数据语义完整性。
3. 实验与结果：基于GPT-4o、Llama 3.2、Phi 4等模型进行基线测试，验证了微调后模型在电信任务上的性能提升；明确了最优嵌入模型（如bge-large-en-v1.5）、PCAP分析适配模型（如phi-4-mini）等关键选型；证实了本地微调模型在保障隐私的同时提升任务准确性。