- ZeroSearch значительно снижает стоимость обучения моделей ИИ с помощью имитации поиска, устраняя зависимость от внешних поисковых систем.
- Он использует контролируемую систему обучения с подкреплением, которая улучшает способности к запоминанию и рассуждению у студентов LLM.
- Это позволяет компаниям и разработчикам обучать передовые модели с низкими затратами, получая автономность и контроль над процессом.
В последнее время в области искусственного интеллекта произошел взрывной рост инноваций, особенно в отношении больших языковых моделей (LLM). Одним из наиболее значительных достижений 2025 года стала технология ZeroSearch, разработанная компанией Alibaba, которая кардинально меняет подход к обучению этих моделей. Что же такое ZeroSearch и почему она вызывает такой ажиотаж в отрасли? В этой статье мы подробно рассмотрим эту новую методологию, как она работает, какие преимущества она предлагает по сравнению с традиционными методами и как она может изменить развитие ИИ на всех уровнях.
В технологических кругах об этом говорят все: ZeroSearch обещает снизить затраты на обучение ИИ на ошеломляющие 88% . Этот скачок в эффективности, далекий от простого маркетингового хода, имеет серьезные последствия для крупных и малых компаний, разработчиков и, конечно же, для развития искусственного интеллекта в целом.
Что такое ZeroSearch и откуда он взялся?
ZeroSearch — это новая технология обучения с подкреплением, разработанная для обучения языковых моделей без использования реальных внешних поисковых систем в процессе обучения. Эта инновация разработана лабораторией Tongyi Lab компании Alibaba и направлена на решение двух распространенных проблем при обучении моделей ИИ, использующих веб-поиск: высокая стоимость использования API и непредсказуемость качества получаемых документов.
До сих пор разработка продвинутых помощников, чат-ботов или рекомендательных систем требовала отправки десятков тысяч запросов в поисковые системы, такие как Google, через платные сервисы, что увеличивало стоимость и ограничивало масштабируемость, особенно для компаний с ограниченным бюджетом.
ZeroSearch меняет правила игры, делая ставку на систему, в которой сама LLM-модель учится имитировать работу поисковой системы , генерируя релевантные или даже «шумные» (нерелевантные) документы в ответ на запросы, что позволяет проводить обучение без внешнего взаимодействия.
Как работает ZeroSearch? Подробное техническое объяснение
В основе ZeroSearch лежит подход обучения с подкреплением (RL), который исключает необходимость реального поиска в интернете во время обучения. Давайте шаг за шагом рассмотрим, как этот процесс структурирован в соответствии с подходом Alibaba и всесторонним анализом, опубликованным по этой методике.
1. Легкая контролируемая настройка для имитации поиска
Все начинается с контролируемой тонкой настройки (SFT), в ходе которой LLM обучается вести себя как модуль поиска информации. Благодаря этой настройке он учится генерировать документы-ответы на запросы, имитируя текстовый стиль и тип контента, которые предлагает реальная поисковая система. На этом начальном этапе записываются пути взаимодействия между моделью и поисковой системой, создавая журналы запросов и полученных документов.
Успешные пути, то есть те, которые ведут к правильному ответу, помечаются как положительные (полезные документы), а те, которые приводят к ошибкам или неверным ответам, помечаются как отрицательные (шумные документы). Такая дифференциация впоследствии поможет модели понять и воспроизвести динамику реалистичного поиска, включая как релевантные результаты, так и менее полезные.
2. Роль обучения с подкреплением в моделировании учебной программы
После контролируемой настройки модель переходит к этапу обучения с подкреплением, где закрепляются передовые методы, а ошибки наказываются. Здесь смоделированная модель LLM сама выступает в роли поисковой системы, отвечая на запросы, генерируемые моделью политики, и возвращая документы, которые могут быть полезными или проблематичными.
Сложность для модели постепенно возрастает в соответствии со стратегией обучения, которая медленно ухудшает качество генерируемых документов. Это позволяет системе сначала обучаться в контролируемых условиях, а затем, по мере продвижения, сталкиваться с всё более зашумлёнными или сложными примерами . Такой подход помогает модели развить надёжные возможности поиска и рассуждения в реалистичных условиях.
3. Разработка системы вознаграждений и показателей оценки
Для управления процессом обучения ZeroSearch использует функцию вознаграждения, основанную на показателе F1 , которая уравновешивает точность и полноту, учитывая совпадение слов между предсказанием и правильным ответом. Цель состоит в том, чтобы максимизировать точность итоговых ответов, которые может сгенерировать модель, не слишком беспокоясь о форматировании, поскольку модели с линейной архитектурой обычно естественным образом создают хорошо отформатированный текст.
4. Многооборотные шаблоны взаимодействия и рассуждений
В ходе обучения используются шаблоны взаимодействия, которые делят процесс на три этапа: внутреннее рассуждение (разделено тегами вроде <think>...</think>), проведение консультации (<search>...</search>) А генерация ответа (<answer>...</answer>). Это позволяет модели улучшить свою способность формулировать релевантные запросы и предоставлять обоснованные ответы.
5. Совместимость и масштабируемость
ZeroSearch совместим с основными языковыми моделями, такими как семейство Qwen-2.5, Qwen-2.5 , LLaMA-3.2, а также с вариантами, оптимизированными для конкретных инструкций или базовыми вариантами. Кроме того, он может быть реализован с использованием различных алгоритмов обучения с подкреплением (PPO, GRPO и др.), что облегчает его применение в различных средах разработки.
Реальные данные: сколько экономит ZeroSearch и как он работает?
Эксперименты, проведенные Alibaba и задокументированные в специализированных публикациях и репозиториях, показывают, что ZeroSearch достигает сопоставимых, а то и превосходящих результатов по сравнению с традиционными коммерческими поисковыми системами . Экономия средств особенно значительна:
- Выполнение 64.000 XNUMX запросов с использованием API поиска Google может обойтись примерно в Доллар США 586,70 (приблизительно 540 евро).
- Тот же объем запросов, сгенерированный и управляемый с помощью LLM с 14.000 миллиардами параметров с использованием ZeroSearch, снижает стоимость всего до Доллар США 70,80 (около 65 евро).
- Этот дифференциал подразумевает 88% экономии затрат на обучение, устраняя зависимость от внешних API и обеспечивая большую масштабируемость.
С другой стороны, результаты по качеству впечатляют: эксперименты показывают, что модуль поиска с 7B-параметрами соответствует производительности систем на основе поиска Google, а при использовании 14B параметров модель даже превосходит его в задачах «вопрос-ответ», используя как односкачковые, так и сложные наборы данных вывода.
Ключевые преимущества и влияние на отрасль искусственного интеллекта
Появление ZeroSearch знаменует собой радикальный сдвиг в подходах компаний и разработчиков к обучению сложных моделей :
- Резкое снижение экономического барьера: Облегчает доступ к передовым технологиям ИИ для малых и средних предприятий, стартапов и независимых разработчиков, которых ранее сдерживала стоимость коммерческих API.
- Больший контроль над обучениемСоздавая моделируемые документы, команды могут точно определить, какую информацию получит модель, регулируя сложность и качество в соответствии со своими потребностями.
- Повышение технической автономии: Минимизирует зависимость от крупных иностранных технологических платформ, способствуя локальной разработке индивидуальных решений в области ИИ.
- Адаптивность и модульностьZeroSearch можно развернуть на основе различных моделей и адаптировать к различным рабочим процессам и бизнес-требованиям.
Отличия от предыдущих стратегий: RAG, реальные поиски и симуляции
До появления ZeroSearch наиболее распространенным решением для предоставления актуальной и точной информации магистрам права было использование RAG (Retrieval-Augmented Generation), где модель запрашивает внешние источники, используя реальные поисковые запросы. Однако это создает некоторые очевидные проблемы:
- Высокая стоимость: Продолжение использования API может привести к резкому увеличению бюджетов.
- Переменное качество: Полученные документы могут быть весьма противоречивыми в зависимости от поисковых запросов и самого API.
- Правовые ограничения и ограничения конфиденциальности: Использование сторонних услуг влечет за собой юридические и политические риски, особенно если вы проводите обучение с использованием конфиденциальной информации.
ZeroSearch устраняет необходимость постоянного обращения к внешним источникам, позволяя модели учиться осуществлять поиск «внутри себя», имитируя опыт взаимодействия с поисковой системой.
Влияние и применение в реальной жизни: от Quark до демократизации ИИ
Компания Alibaba уже интегрировала ZeroSearch в свои коммерческие продукты. Ее приложение Quark, работающее на основе моделей Qwen, продемонстрировало значительное улучшение в логике и точности ответов на сложные запросы благодаря этой технологии. Но, пожалуй, самое важное – ZeroSearch открывает для небольших компаний возможность разрабатывать собственные передовые модели без необходимости в дорогостоящей внешней инфраструктуре.
Исследовательское сообщество имеет доступ к репозиторию кода, наборам данных и предварительно обученным моделям на GitHub и Hugging Face, что способствует глобальному внедрению и экспериментированию.
Каким будет будущее обучения ИИ благодаря ZeroSearch?
По мере развития этих технологий мы увидим распространение интеллектуальных помощников с расширенными возможностями поиска, которые не зависят от Google, Bing или подобных сервисов. Это откроет новые возможности в образовании, бизнесе и исследованиях, потенциально подрывая доминирование крупных поисковых систем в секторе искусственного интеллекта.
Для Испании и Европы это представляет собой возможность автономного роста, снижения технологической зависимости и затрат, а также усиления стратегического контроля над критически важными информационными системами.
Появление ZeroSearch знаменует начало новой эры, в которой обучение моделей искусственного интеллекта перестанет быть роскошью, доступной лишь немногим, и станет доступным, масштабируемым и все более совершенным инструментом. Обучив ИИ поиску, не покидая собственной среды, Alibaba совершила гигантский шаг к разработке самодостаточных, эффективных систем, адаптированных к любым потребностям . Речь идет уже не просто о снижении затрат, а о переосмыслении правил игры для всей индустрии искусственного интеллекта.
