ZeroSearch: rewolucja Alibaby w zakresie efektywnego i autonomicznego szkolenia sztucznej inteligencji

Okładka » Sztuczna inteligencja » ZeroSearch: rewolucja Alibaby w zakresie efektywnego i autonomicznego szkolenia sztucznej inteligencji

W ostatnich latach innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji gwałtownie wzrosły, zwłaszcza w odniesieniu do dużych modeli językowych (LLM). Jednym z najważniejszych przełomów 2025 r. jest ZeroSearch, technologia opracowana przez Alibaba, która wstrząsa podstawami sposobu trenowania tych modeli. Czym właściwie jest ZeroSearch i dlaczego wzbudza tak duże zainteresowanie w branży? W tym artykule przyjrzymy się bliżej tej nowej metodologii, w tym sposobowi jej działania, jej zaletom w porównaniu z tradycyjnymi metodami i temu, w jaki sposób może zmienić rozwój sztucznej inteligencji na wszystkich poziomach.

W kręgach technologicznych mówi się o tym wszem i wobec: ZeroSearch obiecuje obniżenie kosztów szkolenia modeli sztucznej inteligencji o nie mniej niż 88%.. Ten wzrost efektywności wcale nie jest zwykłym chwytem marketingowym, ma bowiem daleko idące konsekwencje dla dużych i małych firm, deweloperów, a także, oczywiście, dla rozwoju ogólnej sztucznej inteligencji.

Czym jest ZeroSearch i skąd się wzięło?

ZeroSearch to nowa technika oparta na uczeniu maszynowym, przeznaczona do trenowania modeli językowych bez konieczności korzystania z rzeczywistych, zewnętrznych wyszukiwarek w trakcie procesu trenowania. Ta innowacja pochodzi z laboratorium Tongyi firmy Alibaba i ma na celu rozwiązanie dwóch powszechnych problemów w szkoleniu modeli sztucznej inteligencji wykorzystujących wyszukiwania w sieci: wysoki koszt ekonomiczny do korzystania z interfejsów API i nieprzewidywalność jakości odzyskanych dokumentów.

Do tej pory tworzenie zaawansowanych asystentów, chatbotów czy silników rekomendacji wiązało się z koniecznością wysyłania dziesiątek tysięcy zapytań do wyszukiwarek, takich jak Google, za pośrednictwem płatnych usług, co zwiększało koszty i ograniczało skalowalność, zwłaszcza w przypadku firm o ograniczonym budżecie.

ZeroSearch zmienia zasady gry, stawiając na system, w którym Sam program LLM uczy symulować działanie wyszukiwarkigenerowanie istotnych lub nawet nieistotnych dokumentów w odpowiedzi na zapytania, co pozwala na prowadzenie szkoleń bez interakcji z zewnątrz.

Jak działa ZeroSearch? Szczegółowe wyjaśnienie techniczne

Sercem ZeroSearch jest struktura uczenia się przez wzmacnianie (RL), która eliminuje potrzebę faktycznego przeszukiwania sieci podczas szkolenia. Przyjrzyjmy się temu procesowi krok po kroku, biorąc pod uwagę podejście Alibaby i obszerne opublikowane analizy tej techniki.

1. Lekkie nadzorowane dostrajanie w celu symulacji wyszukiwań

Wszystko zaczyna się od jednego nadzorowane dostrajanie (SFT) w którym LLM jest szkolony tak, aby zachowywał się jak moduł wyszukiwania informacji. Dzięki tej zmianie aplikacja uczy się generować dokumenty odpowiedzi na zapytania, naśladując styl tekstowy i rodzaj treści, jakie oferowałaby prawdziwa wyszukiwarka. W tej początkowej fazie gromadzone są trajektorie interakcji między modelem a wyszukiwarką, co pozwala na utworzenie rejestru zapytań i pobranych dokumentów.

Udane ścieżki, czyli te, które prowadzą do prawidłowej odpowiedzi, są oznaczane jako pozytywne (dokumenty przydatne), natomiast te, które prowadzą do błędów lub niepoprawnych odpowiedzi, są oznaczane jako negatywne (dokumenty zaszumione). Dzięki temu rozróżnieniu model będzie mógł później zrozumieć i odtworzyć dynamikę realistycznego wyszukiwania, w tym zarówno istotne, jak i mniej przydatne wyniki.

2. Rola uczenia się przez wzmacnianie w symulacji programowej

Po nadzorowanym dostrajaniu model przechodzi do fazy treningu wzmacniającego, w której dobre praktyki są wzmacniane, a błędy karane. W tym przypadku symulowany LLM działa jako wyszukiwarka, odpowiadając na zapytania generowane przez model polityki i zwracając dokumenty, które mogą być przydatne lub zawierać błędy.

Poziom trudności modelu wzrasta stopniowo, zgodnie ze strategią programową, która powoli pogarsza jakość generowanych dokumentów, tak aby System najpierw uczy się w kontrolowanym środowisku, a w miarę postępów jest konfrontowany z przykładami coraz bardziej zagmatwanymi i złożonymi.. Dzięki takiemu podejściu model może rozwijać solidne możliwości wyszukiwania i wnioskowania w realistycznych warunkach.

3. Projektowanie nagród i metryk oceny

Aby ułatwić naukę, ZeroSearch korzysta z funkcji nagroda na podstawie wyniku F1, która równoważy precyzję i przypominanie, biorąc pod uwagę zgodność słów między przewidywaniem a poprawną odpowiedzią. Celem jest maksymalizacja dokładności ostatecznych odpowiedzi, jakie model jest w stanie wygenerować, bez nadmiernego przejmowania się formatowaniem, ponieważ LLM zazwyczaj naturalnie generują dobrze sformatowane teksty.

4. Wieloetapowe szablony interakcji i rozumowania

W trakcie szkolenia wykorzystywane są szablony interakcji, które dzielą proces na trzy etapy: rozumowanie wewnętrzne (rozdzielone tagami takimi jak <think>...</think>), prowadzenie konsultacji (<search>...</search>) I generowanie odpowiedzi (<answer>...</answer>). Dzięki temu model może lepiej formułować trafne zapytania i udzielać uzasadnionych odpowiedzi.

5. Zgodność i skalowalność

ZeroSearch obsługuje główne modele językowe, takie jak rodzina Qwen-2.5, Qwen-2.5, LLaMA-3.2 oraz warianty bazowe lub dostrojone do instrukcji. Co więcej, można go wdrożyć za pomocą różnych algorytmów wzmacniania (m.in. PPO, GRPO), co ułatwia jego adopcję w różnych środowiskach programistycznych.

Dane ze świata rzeczywistego: ile oszczędza ZeroSearch i jaką ma wydajność?

Eksperymenty przeprowadzone przez Alibaba i opisane w specjalistycznych publikacjach i repozytoriach pokazują, że ZeroSearch osiąga wydajność porównywalną, a nawet lepszą od wydajności uzyskiwanej za pomocą prawdziwych wyszukiwarek komercyjnych.. Oszczędności kosztów są szczególnie godne uwagi:

• Wykonanie 64.000 XNUMX zapytań za pomocą interfejsu API wyszukiwarki Google może kosztować około Dolarów 586,70 (około 540 €).
• Taka sama liczba zapytań, generowana i zarządzana przy użyciu 14.000 miliardów parametrów LLM przy użyciu ZeroSearch, pozwala na redukcję kosztów do zaledwie Dolarów 70,80 (około 65 €).
• Ta różnica oznacza 88% oszczędności na kosztach szkoleńeliminując zależność od zewnętrznych interfejsów API i umożliwiając większą skalowalność.

Z drugiej strony, wyniki jakościowe są imponujące: eksperymenty pokazują, że moduł wyszukiwania 7 mld parametrów dorównuje wydajnością systemom bazującym na wyszukiwarce Google, natomiast przy 14 mld parametrów model przewyższa go nawet w zadaniach typu pytania i odpowiedzi, wykorzystując zarówno zestawy danych pojedynczego skoku, jak i złożonego wnioskowania.

Kluczowe zalety i wpływ na branżę sztucznej inteligencji

Pojawienie się ZeroSearch oznacza radykalną zmianę w podejściu firm i programistów do szkolenia zaawansowanych modeli.:

• Drastyczne obniżenie bariery ekonomicznej:Ułatwia dostęp do zaawansowanych technik sztucznej inteligencji dla małych i średnich przedsiębiorstw, startupów i niezależnych programistów, których wcześniej ograniczały koszty komercyjnych interfejsów API.
• Większa kontrola nad szkoleniemGenerując symulowane dokumenty, zespoły mogą dokładnie określić, jakie informacje otrzymuje model, dostosowując poziom trudności i jakość do swoich potrzeb.
• Zwiększanie autonomii technicznej:Minimalizuje zależność od dużych zagranicznych platform technologicznych, promując lokalny rozwój dostosowanych rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji.
• Adaptowalność i modułowośćRozwiązanie ZeroSearch można wdrożyć w różnych modelach i dostosować do różnych przepływów pracy i wymagań biznesowych.

Różnice w stosunku do poprzednich strategii: RAG, rzeczywiste wyszukiwania i symulacje

Przed wprowadzeniem ZeroSearch najpopularniejszym rozwiązaniem zapewniającym aktualne i dokładne informacje dla LLM było stosowanie RAG (Retrieval-Augmented Generation), w którym model przeszukiwał źródła zewnętrzne, wykorzystując wyszukiwania w świecie rzeczywistym. Jednakże stwarza to pewne oczywiste problemy:

• Wysoki koszt:Dalsze korzystanie z interfejsów API może spowodować gwałtowny wzrost budżetów.
• Zmienna jakość:Pobrane dokumenty mogą być bardzo niespójne, w zależności od wyszukiwań i samego interfejsu API.
• Ograniczenia prawne i dotyczące prywatnościPoleganie na usługach stron trzecich wiąże się z ryzykiem prawnym i politycznym, zwłaszcza jeśli szkolenie obejmuje informacje poufne.

ZeroSearch eliminuje potrzebę ciągłego odwoływania się do źródeł zewnętrznych, pozwalając modelowi nauczyć się wyszukiwania „w sobie”, symulując jednocześnie interakcję z wyszukiwarką.

Wpływ i zastosowania w praktyce: od Quarka do demokratyzacji sztucznej inteligencji

Alibaba zintegrowała już ZeroSearch z produktami komercyjnymi. Dzięki tej technice ich aplikacja Quark, oparta na modelach Qwen, odnotowała znaczącą poprawę rozumowania i dokładnych odpowiedzi na złożone zapytania. Ale być może najistotniejszą rzeczą jest to, że ZeroSearch otwiera mniejszym firmom możliwość projektowania własnych zaawansowanych modeli bez konieczności korzystania z kosztownej infrastruktury zewnętrznej..

Podobne artykuł:

Wszystko, co musisz wiedzieć o Manus, agencie AI, który chce wykonać Twoją pracę

Społeczność badawcza ma dostęp do repozytorium kodu, zestawów danych i wstępnie wytrenowanych modeli zarówno w serwisach GitHub, jak i Hugging Face, co sprzyja globalnej adopcji i eksperymentom.

Jak będzie wyglądać przyszłość szkolenia sztucznej inteligencji dzięki ZeroSearch?

W miarę rozwoju tych technik będziemy świadkami rozprzestrzeniania się inteligentnych asystentów z zaawansowanymi możliwościami wyszukiwania, którzy nie będą polegać na Google, Bingu i podobnych wyszukiwarkach. Otwiera to nowe możliwości w edukacji, biznesie i badaniach, a jednocześnie może osłabić dominację głównych wyszukiwarek w sektorze sztucznej inteligencji.

Dla Hiszpanii i Europy oznacza to możliwość autonomicznego wzrostu, zmniejszenia zależności technologicznej i kosztów oraz większej kontroli strategicznej nad kluczowymi systemami informatycznymi.

Powstanie ZeroSearch oznacza początek nowej ery, w której szkolenie modeli sztucznej inteligencji przestanie być luksusem dostępnym dla nielicznych, a stanie się łatwo dostępnym, skalowalnym i coraz bardziej zaawansowanym narzędziem. Ucząc sztuczną inteligencję wyszukiwania bez opuszczania własnego środowiska, Alibaba zrobiła wielki krok w kierunku opracowania samowystarczalnych, wydajnych systemów, które dostosowują się do wszelkich potrzeb.. Nie chodzi już tylko o redukcję kosztów, ale o ponowne ustalenie reguł gry dla całej branży sztucznej inteligencji.

Podobne artykuł:

Czym jest handel elektroniczny: 10 kluczy do zrozumienia handlu elektronicznego