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【太平洋科技快讯】近日，阿里巴巴在 GitHub 开源了 ZeroSearch 大模型搜索引擎。该引擎基于强化学习框架，使大模型无需依赖真实搜索引擎即可具备搜索能力。
据悉，ZeroSearch利用了大型语言模型在预训练过程中积累的海量知识，将其转化为强大的检索模块。与传统的搜索引擎不同，ZeroSearch 无需与真实的搜索引擎进行交互，而是通过一种独特的强化学习框架，直接利用大模型自身的能力进行信息检索。这一设计使得 ZeroSearch 能够独立于现有搜索引擎生态系统运行，为信息检索领域带来了全新的可能性。
除了无需真实搜索交互外，ZeroSearch 还具备动态控制生成内容质量的能力。这意味着它可以根据用户的查询需求，实时调整搜索结果的准确性和相关性，提供更加精准和个性化的搜索体验。这种动态控制能力是传统搜索引擎所不具备的，也是 ZeroSearch 的一大技术亮点。
为了验证 ZeroSearch 的性能，研究人员在 NQ、TriviaQA、PopQA、HotpotQA 等 7 大问答数据集上进行了综合评测。结果显示，一个 70 亿参数的监督微调模型在使用 ZeroSearch 后，其搜索能力评分达到了 33.06;而 140 亿参数的模型更是达到了 33.97，成功超越了谷歌搜索的 32.47。
研究人员通过 SerpAPI 使用谷歌搜索进行约 64,000 次搜索查询的训练，成本约为 586.70 美元(约合人民币：4238 元)。相比之下，在四个 A100 GPU 上使用 140 亿参数的大模型进行模拟时，成本仅为 70.80 美元(约合人民币：511 元)，成本降低了 87.93% 以上。这表明 ZeroSearch 不仅在性能上超越了谷歌搜索，还在成本控制方面展现了巨大的优势。
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