- ZeroSearch dramaticky snižuje náklady na trénování modelů umělé inteligence pomocí simulovaného vyhledávání, čímž eliminuje závislost na externích vyhledávačích.
- Využívá systém učení s posilováním a dohledem, který zlepšuje schopnosti LLM vybavovat si a uvažovat.
- Umožňuje firmám a vývojářům trénovat pokročilé modely s nízkými náklady, čímž získávají autonomii a kontrolu nad procesem.
Inovace v oblasti umělé inteligence v poslední době explodují, zejména pokud jde o modely velkých jazyků programování (LLM). Jedním z nejvýznamnějších pokroků roku 2025 je ZeroSearch, technologie vyvinutá společností Alibaba, která mění způsob, jakým jsou tyto modely trénovány. Co přesně je ZeroSearch a proč v oboru vyvolává tolik nadšení? V tomto článku se ponoříme do této nové metodologie, jak funguje, jaké výhody nabízí oproti tradičním metodám a jak by mohla změnit vývoj umělé inteligence na všech úrovních.
V technologických kruzích je to hlavní téma: ZeroSearch slibuje snížení nákladů na školení v oblasti umělé inteligence o ohromujících 88 % . Tento skok v efektivitě, který zdaleka není pouhým marketingovým trikem, má hluboké důsledky pro velké i malé společnosti, vývojáře a samozřejmě pro rozvoj umělé inteligence obecně.
Co je ZeroSearch a odkud pochází?
ZeroSearch je nová technika posilovacího učení navržená pro trénování jazykových modelů bez spoléhání se na skutečné externí vyhledávače během trénovacího procesu. Tato inovace pochází z laboratoře Tongyi společnosti Alibaba a jejím cílem je vyřešit dva běžné problémy při trénování modelů umělé inteligence, které používají webové vyhledávání: vysoké náklady na používání API a nepředvídatelnost kvality načtených dokumentů.
Doposud vyžadoval vývoj pokročilých asistentů, chatbotů nebo doporučovacích systémů odesílání desítek tisíc dotazů do vyhledávačů, jako je Google, prostřednictvím placených služeb, což zvyšovalo náklady a omezovalo škálovatelnost, zejména pro společnosti s omezeným rozpočtem.
ZeroSearch mění pravidla hry tím, že vsadil na systém, ve kterém se LLM sám učí simulovat fungování vyhledávače , generuje relevantní nebo dokonce irelevantní dokumenty v reakci na dotazy, a umožňuje tak trénování bez externí interakce.
Jak funguje ZeroSearch? Podrobné technické vysvětlení
Srdcem ZeroSearch je rámec pro posilování učení (RL), který eliminuje potřebu skutečného vyhledávání na internetu během tréninku. Pojďme se krok za krokem podívat na to, jak je tento proces strukturován podle přístupu společnosti Alibaba a komplexních analýz publikovaných o této technice.
1. Lehké ladění s dohledem pro simulaci vyhledávání
Všechno to začíná řízeným jemným dolaďováním (SFT), při kterém je LLM trénován tak, aby se choval jako modul pro vyhledávání informací. Prostřednictvím tohoto ladění se naučí generovat dokumenty s odpověďmi na dotazy, které napodobují textový styl a typ obsahu, které by nabízel skutečný vyhledávač. Během této počáteční fáze se zaznamenávají interakční cesty mezi modelem a vyhledávačem, čímž se vytvářejí protokoly dotazů a načtených dokumentů.
Úspěšné cesty, tedy ty, které vedou ke správné odpovědi, jsou označeny jako pozitivní (užitečné dokumenty), zatímco ty, které vedou k chybám nebo nesprávným odpovědím, jsou označeny jako negativní (šumivé dokumenty). Toto rozlišení později pomůže modelu pochopit a reprodukovat dynamiku realistického vyhledávání, včetně relevantních a méně užitečných výsledků.
2. Úloha posilovacího učení s kurikulární simulací
Po kontrolovaném ladění model přesune do fáze posilování trénování, kde jsou posilovány osvědčené postupy a penalizovány chyby. Simulovaný LLM zde funguje jako vyhledávač, reaguje na dotazy generované modelem politik a vrací dokumenty, které mohou být užitečné nebo problematické.
Obtížnost modelu se postupně zvyšuje v souladu se strategií učebních osnov, která pomalu snižuje kvalitu generovaných dokumentů. To umožňuje systému nejprve se učit v kontrolovaném prostředí a postupně se setkávat se stále hlučnějšími nebo složitějšími příklady . Tento přístup pomáhá modelu rozvíjet robustní vyhledávací a logické schopnosti za realistických podmínek.
3. Návrh odměn a metrik hodnocení
Pro vedení učení používá ZeroSearch funkci odměňování založenou na skóre F1 , která vyvažuje přesnost a zapamatovatelnost tím, že zohledňuje shodu slov mezi predikcí a správnou odpovědí. Cílem je maximalizovat přesnost konečných odpovědí, které model dokáže vygenerovat, aniž by se musel příliš starat o formátování, protože LLM obvykle přirozeně produkují dobře naformátovaný text.
4. Šablony pro vícenásobnou interakci a uvažování
Během školení se používají šablony interakce, které rozdělují proces do tří fází: vnitřní uvažování (odděleno mezi tagy jako <think>...</think>), vedení konzultace (<search>...</search>) A generování odpovědí (<answer>...</answer>). To umožňuje modelu zlepšit jeho schopnost formulovat relevantní dotazy a poskytovat fundované odpovědi.
5. Kompatibilita a škálovatelnost
ZeroSearch je kompatibilní s hlavními jazykovými modely, jako je rodina Qwen-2.5, Qwen-2.5 , LLaMA-3.2 a instrukčně laděné nebo základní varianty. Kromě toho jej lze implementovat s různými algoritmy posilování (mimo jiné PPO, GRPO), což usnadňuje jeho přijetí v různých vývojových prostředích.
Data z reálného světa: Kolik ZeroSearch ušetří a jak si vede?
Experimenty provedené společností Alibaba a zdokumentované ve specializovaných publikacích a repozitářích ukazují, že ZeroSearch dosahuje srovnatelného, a dokonce i lepšího výkonu než tradiční komerční vyhledávače . Úspory nákladů jsou obzvláště významné:
- Provedení 64.000 XNUMX dotazů pomocí Google Search API může stát přibližně Americký dolar 586,70 (přibližně 540 €).
- Stejný objem dotazů, generovaný a spravovaný pomocí LLM se 14.000 miliardami parametrů a technologií ZeroSearch, snižuje náklady na pouhých Americký dolar 70,80 (přibližně 65 EUR).
- Tento diferenciál implikuje 88% úspora nákladů na školení, čímž se eliminuje závislost na externích API a umožňuje se větší škálovatelnost.
Na druhou stranu jsou výsledky v oblasti kvality působivé: experimenty ukazují, že modul pro vyhledávání 7 miliard parametrů odpovídá výkonu systémů založených na Vyhledávání Google, zatímco se 14 miliardami parametrů jej model dokonce překonává v úlohách typu otázky a odpovědi, a to jak s využitím jednoskokových, tak i komplexních inferenčních datových sad.
Klíčové výhody a dopad na odvětví umělé inteligence
Příchod ZeroSearch představuje radikální posun v tom, jak mohou firmy a vývojáři přistupovat k trénování pokročilých modelů :
- Drastické snížení ekonomické bariéryUsnadňuje přístup k pokročilým technikám umělé inteligence pro malé a střední podniky, startupy a nezávislé vývojáře, kteří byli dříve brzděni náklady na komerční API.
- Větší kontrola nad tréninkemGenerováním simulovaných dokumentů mohou týmy přesně definovat, jaké informace model přijímá, a upravit obtížnost a kvalitu podle svých potřeb.
- Posílení technické autonomieMinimalizuje závislost na velkých zahraničních technologických platformách a podporuje lokální vývoj přizpůsobených řešení umělé inteligence.
- Adaptabilita a modularitaZeroSearch lze nasadit na různé modely a přizpůsobit různým pracovním postupům a obchodním požadavkům.
Rozdíly oproti předchozím strategiím: RAG, reálné vyhledávání a simulace
Před ZeroSearch bylo nejběžnějším řešením pro poskytování aktuálních a přesných informací pro LLM použití RAG (Retrieval-Augmented Generation), kde model dotazuje externí zdroje pomocí vyhledávání v reálném světě. To však představuje některé zjevné problémy:
- Vysoká cenaPokračující používání API může prudce zvýšit rozpočty.
- Variabilní kvalitaNačtené dokumenty mohou být velmi nekonzistentní v závislosti na vyhledávání a samotném API.
- Právní a soukromá omezeníSpoléhání se na služby třetích stran s sebou nese právní a politická rizika, zejména pokud školíte s citlivými informacemi.
ZeroSearch eliminuje potřebu neustálého odkazování na externí zdroje, což modelu umožňuje naučit se vyhledávat „v sobě“, protože simuluje zážitek z interakce s vyhledávačem.
Dopad a aplikace v reálném životě: od Quarku k demokratizaci umělé inteligence
Společnost Alibaba již integrovala ZeroSearch do svých komerčních produktů. Její aplikace Quark, založená na modelech Qwen, zaznamenala díky této technice pozoruhodné zlepšení v uvažování a přesných odpovědích na složité dotazy. Ale možná nejdůležitější je, že ZeroSearch otevírá dveře menším firmám k navrhování vlastních pokročilých modelů bez nutnosti drahé externí infrastruktury.
Výzkumná komunita má přístup k repozitáři kódu, datovým sadám a předtrénovaným modelům na GitHubu i Hugging Face, což podporuje globální přijetí a experimentování.
Jak bude vypadat budoucnost školení v oblasti umělé inteligence díky ZeroSearch?
S postupným rozvojem těchto technik se objeví i inteligentní asistenti s pokročilými vyhledávacími funkcemi, kteří nebudou závislí na Googlu, Bingu ani podobných službách. To otevírá nové příležitosti ve vzdělávání, podnikání a výzkumu a zároveň potenciálně narušuje dominanci hlavních vyhledávačů v sektoru umělé inteligence.
Pro Španělsko a Evropu to představuje možnost autonomního růstu, snížení technologické závislosti a nákladů a větší strategickou kontrolu nad kritickými informačními systémy.
Vzestup ZeroSearch znamená začátek nové éry, v níž trénování modelů umělé inteligence přestane být luxusem dostupným jen pro hrstku lidí a stane se dostupným, škálovatelným a stále sofistikovanějším nástrojem. Tím, že Alibaba naučí umělou inteligenci vyhledávat, aniž by opustila své vlastní prostředí, udělala obrovský skok k vývoji soběstačných a efektivních systémů přizpůsobených jakékoli potřebě . Už nejde jen o snižování nákladů, ale o přepracování pravidel hry pro celé odvětví umělé inteligence.
