阿里巴巴开源ZeroSearch大模型 极大提升搜索能力并降低成本

近日，阿里巴巴正式开源了其创新的大型语言模型（LLM）——ZeroSearch，标志着在搜索引擎技术领域的一次重要突破。根据阿里巴巴官方的介绍，ZeroSearch是一种基于强化学习的框架，旨在提升大型语言模型的搜索能力，而不依赖于传统的真实搜索引擎。

1. ZeroSearch的工作原理

ZeroSearch通过独特的机制，将大型语言模型转化为能够生成相关文档的检索模块，从而响应用户查询。这一过程主要依赖于监督式微调，并通过课程化展开机制逐步加强模型的推理能力。课程化展开意味着模型在面对越来越复杂的检索任务时，其思考能力将不断被激发，进而提升检索的准确性和相关性。

在阿里巴巴研究团队的实验中，ZeroSearch经过大量的数据集测试，证明了其在多个应用场景中的有效性和泛化能力。尤其是其在问答数据集上的表现，显示出其性能与市场领先的谷歌搜索相当，甚至在某些情况下实现了超越。例如，在最近的评测中，一个参数为70亿的ZeroSearch模型得分为33.06，仅略高于谷歌搜索的32.47。

2. 成本的显著降低

除了性能的提升，ZeroSearch在成本控制方面也表现优异。在传统使用Google搜索API进行训练的情况下，所需费用大约为586.70美元，涵盖64,000个查询。而使用ZeroSearch的14亿参数模型，仅需70.80美元在四个A100 GPU上进行训练。这意味着，使用ZeroSearch进行搜索任务的成本降低了近87.93%，为企业和开发者提供了一种更具经济效率的解决方案。

3. 对多种模型的兼容性

值得注意的是，ZeroSearch不仅仅是一种针对特定模型的解决方案。它已经成功地与多个主流语言模型家族（如Qwen-2.5和LLaMA-3.2）进行了验证，并展现出良好的兼容性。这种多样性使得ZeroSearch可以被广泛应用于不同的行业背景中，为各类应用程序提供强大的搜索能力。

4. 开源与社区支持

在推动技术创新方面，阿里巴巴一直强调开源的重要性。ZeroSearch的全部代码、数据集及预训练模型已被开源到GitHub和Hugging Face，任何开发者和研究人员均可以免费获取并使用。通过这样的举措，阿里巴巴不仅希望在技术上引领潮流，也希望借助社区的力量，进一步推动人工智能和机器学习领域的发展。

开源地址：[ZeroSearch GitHub](https://github/Alibaba-nlp/ZeroSearch)

5. 未来展望

ZeroSearch的推出为搜索引擎技术的发展开辟了新的方向，同时也对大型语言模型的应用场景提供了更多可能性。随着这一技术的普及，企业将能在更低的成本下，实现高效的信息检索和数据处理，为智能客服、内容推荐和其他多种应用提供了有力支持。

在持续发展的过程中，阿里巴巴计划不断优化ZeroSearch，以满足不断变化的市场需求和用户期望。他们也期待能够与更多的科技公司、学术机构和开发者组成合作网络，共同探索AI技术的新前沿。

ZeroSearch的开源，不仅是一项技术创举，更是对行业未来发展潜力的探索和定义。我们有理由相信，随着这一模型的不断完善与应用，必将推动搜索引擎和人工智能的全面进步，为用户带来更智能、更便捷的服务体验。