ZeroSearch: Alibaba'nın yapay zekayı verimli ve özerk bir şekilde eğitme devrimi

Ön » Yapay Zeka » ZeroSearch: Alibaba'nın yapay zekayı verimli ve özerk bir şekilde eğitme devrimi

Yapay zeka alanındaki yenilikler, özellikle büyük dil modelleri (LLM) alanında son yıllarda büyük bir artış gösterdi. 2025'in en önemli atılımlarından biri, Alibaba'nın geliştirdiği ve bu modellerin nasıl eğitildiğine dair temelleri sarsan ZeroSearch teknolojisi oldu. ZeroSearch tam olarak neyle ilgili ve sektörde neden bu kadar çok konuşuluyor? Bu yazıda, bu yeni metodolojiye ayrıntılı bir şekilde bakıyoruz; nasıl çalıştığını, geleneksel yöntemlere kıyasla ne gibi avantajlar sunduğunu ve yapay zekanın gelişimini her düzeyde nasıl değiştirebileceğini ele alıyoruz.

Teknoloji çevrelerinde ise bu konu çok konuşuluyor: ZeroSearch, yapay zeka modellerinin eğitim maliyetlerini en az %88 oranında azaltmayı vaat ediyor.. Verimlilikteki bu sıçramanın, basit bir pazarlama hilesi olmaktan çok uzak olması, büyük ve küçük işletmeler, geliştiriciler ve tabii ki genel yapay zekanın ilerlemesi açısından derin etkileri bulunmaktadır.

ZeroSearch nedir ve nereden geliyor?

ZeroSearch, eğitim sürecinde gerçek harici arama motorlarına güvenmeden dil modellerini eğitmek için tasarlanmış yeni bir takviyeli öğrenme tabanlı tekniktir. Bu yenilik, web aramalarını kullanan yapay zeka modellerinin eğitiminde iki yaygın sorunu çözmeyi amaçlayan Alibaba'nın Tongyi laboratuvarından geliyor: yüksek ekonomik maliyet API'lerin kullanımı ve kurtarılan belgelerin kalitesindeki öngörülemezlik.

Şimdiye kadar gelişmiş asistanlar, sohbet robotları veya öneri motorları geliştirmek, ücretli hizmetler aracılığıyla Google gibi arama motorlarına on binlerce sorgu göndermeyi gerektiriyordu. Bu da özellikle bütçeleri kısıtlı olan şirketler için maliyeti artırıyor ve ölçeklenebilirliği sınırlıyordu.

ZeroSearch, bahis sisteminin kurallarını değiştirerek oyunun kurallarını değiştiriyor. LLM, bir arama motorunun işleyişini simüle etmeyi öğrenir, sorgulara yanıt olarak ilgili veya hatta gürültülü (ilgisiz) belgeler üreterek, böylece harici etkileşim olmadan eğitim yapılmasına olanak tanır.

ZeroSearch nasıl çalışır? Ayrıntılı teknik açıklama

ZeroSearch'ün merkezinde, eğitim sırasında gerçek web aramalarına olan ihtiyacı ortadan kaldıran bir takviyeli öğrenme (RL) çerçevesi yer alıyor. Alibaba'nın yaklaşımı ve tekniğin yayınlanmış kapsamlı analizleri temelinde bu süreci adım adım inceleyelim.

1. Aramaları simüle etmek için hafif gözetimli ayarlama

Her şey bir ile başlar denetlenen ince ayar (SFT) LLM'nin bir bilgi alma modülü gibi davranması için eğitildiği. Bu ayarlama sayesinde, gerçek bir arama motorunun sunacağı metin stilini ve içerik türünü taklit ederek sorgulara yanıt belgeleri üretmeyi öğrenir. Bu ilk aşamada, model ile bir arama motoru arasındaki etkileşim yörüngeleri toplanır ve alınan sorguların ve belgelerin kayıtları oluşturulur.

Başarılı yollar, yani doğru cevaba götürenler olumlu (yararlı belgeler) olarak etiketlenirken, hatalarla veya yanlış cevaplarla sonuçlananlar olumsuz (gürültülü belgeler) olarak işaretlenir. Bu farklılaştırma, daha sonra modelin gerçekçi bir aramanın dinamiklerini, alakalı sonuçlar ve daha az faydalı olanlar dahil, anlamasına ve yeniden üretmesine yardımcı olacaktır.

2. Müfredat simülasyonu ile takviyeli öğrenmenin rolü

Gözetimli ayarlama sonrasında model, iyi uygulamaların güçlendirildiği ve hataların cezalandırıldığı takviye eğitimi aşamasına geçer. Burada, simüle edilen LLM'nin kendisi bir arama motoru gibi davranarak, politika modeli tarafından oluşturulan sorgulara yanıt veriyor ve yararlı veya gürültülü olabilecek belgeleri döndürüyor.

Modelin zorluğu, üretilen belgelerin kalitesini yavaş yavaş düşüren bir müfredat stratejisini izleyerek kademeli olarak artar, böylece Sistem ilk önce kontrollü ortamlarda öğrenir ve ilerledikçe giderek daha gürültülü veya karmaşık örneklerle karşılaşır.. Bu yaklaşım, modelin gerçekçi koşullar altında sağlam arama ve muhakeme yetenekleri geliştirmesine yardımcı olur.

3. Ödül ve değerlendirme ölçütlerinin tasarımı

Öğrenmeyi yönlendirmek için ZeroSearch, şu işlevi kullanır: F1 puanına göre ödülTahmin ile doğru cevap arasındaki kelime uyumunu dikkate alarak kesinlik ve hatırlama arasında denge kuran . Amaç, LLM'lerin genellikle doğal olarak iyi biçimlendirilmiş metinler üretmesi nedeniyle, biçimlendirme konusunda aşırı endişe duymadan, modelin üretebildiği nihai cevapların doğruluğunu en üst düzeye çıkarmaktır.

4. Çoklu-tur etkileşimi ve muhakeme şablonları

Eğitim sırasında süreci üç aşamaya bölen etkileşim şablonları kullanılır: içsel muhakeme (etiketler arasında ayrılmış gibi) <think>...</think>), danışmanlığın yürütülmesi (<search>...</search>) Y yanıt oluşturma (<answer>...</answer>). Bu, modelin ilgili sorguları formüle etme ve sağlam temellere dayanan yanıtlar sağlama yeteneğini geliştirmesine olanak tanır.

5. Uyumluluk ve ölçeklenebilirlik

ZeroSearch, Qwen-2.5 ailesi gibi başlıca dil modellerini destekler. Qwen-2.5, LLaMA-3.2 ve temel veya talimat ayarlı varyantlar. Ayrıca farklı güçlendirme algoritmaları (PPO, GRPO vb.) ile uygulanabilir olması, çeşitli geliştirme ortamlarında benimsenmesini kolaylaştırır.

Gerçek dünya verileri: ZeroSearch ne kadar tasarruf sağlıyor ve performansı nasıl?

Alibaba tarafından yürütülen ve uzman yayınlarda ve veri havuzlarında raporlanan deneyler, ZeroSearch'ün gerçek ticari arama motorlarıyla elde edilenlere eşdeğer, hatta daha üstün bir performansa ulaştığını göstermektedir.. Özellikle maliyet tasarrufları dikkat çekicidir:

• Google Arama API'sini kullanarak 64.000 sorgu gerçekleştirmenin maliyeti yaklaşık olarak şu kadardır: ABD doları 586,70 (yaklaşık 540 €).
• ZeroSearch kullanılarak 14.000 milyar parametreli bir LLM ile oluşturulan ve yönetilen aynı sorgu hacmi, maliyeti yalnızca ABD doları 70,80 (yaklaşık 65 €).
• Bu fark, bir Eğitim maliyetlerinde %88 tasarruf, harici API'lere olan bağımlılığı ortadan kaldırarak daha fazla ölçeklenebilirlik sağlıyor.

Öte yandan, kalite sonuçları etkileyici: deneyler, 7B parametreli bir arama modülünün Google Arama tabanlı sistemlerin performansıyla eşleştiğini, 14B parametreli modelin hem tek atlamalı hem de karmaşık çıkarım veri kümelerini kullanarak soru-cevap görevlerinde onu bile geride bıraktığını gösteriyor.

Yapay zekanın temel avantajları ve endüstri üzerindeki etkisi

ZeroSearch'ün gelişi, şirketlerin ve geliştiricilerin gelişmiş modellerin eğitimine yaklaşım biçiminde radikal bir değişimi temsil ediyor.:

• Ekonomik engellerin büyük ölçüde azaltılması: Daha önce ticari API'lerin maliyeti nedeniyle geri planda kalan KOBİ'ler, yeni kurulan şirketler ve bağımsız geliştiriciler için gelişmiş yapay zeka tekniklerine erişimi kolaylaştırır.
• Eğitim üzerinde daha fazla kontrolEkipler, simüle edilmiş belgeler oluşturarak modelin hangi bilgileri alacağını tam olarak tanımlayabilir, zorluk ve kaliteyi kendi ihtiyaçlarına göre ayarlayabilirler.
• Teknik özerkliğin artırılması: Büyük yabancı teknoloji platformlarına olan bağımlılığı en aza indirir, özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerinin yerel olarak geliştirilmesini teşvik eder.
• Uyarlanabilirlik ve modülerlikZeroSearch çeşitli modellerde kullanılabilir ve farklı iş akışlarına ve iş gereksinimlerine göre uyarlanabilir.

Önceki stratejilerden farkları: RAG, gerçek aramalar ve simülasyonlar

ZeroSearch'ten önce, LLM'lere güncel ve doğru bilgi sağlamak için en yaygın çözüm, modelin gerçek dünya aramalarını kullanarak dış kaynakları sorguladığı RAG (Retrieval-Augmented Generation) kullanımıydı. Ancak bu durum bazı bariz sorunları da beraberinde getiriyor:

• Yüksek fiyat: API'lerin sürekli kullanımı bütçeleri fırlatabilir.
• Değişken kalite: Alınan belgeler, yapılan aramalara ve API'nin kendisine bağlı olarak çok tutarsız olabilir.
• Yasal ve gizlilik sınırlamaları:Üçüncü taraf hizmetlere güvenmek, özellikle hassas bilgilerle eğitim alıyorsanız, yasal ve politik riskler içerir.

ZeroSearch, sürekli olarak harici kaynaklara başvurma ihtiyacını ortadan kaldırarak, modelin bir arama motoruyla etkileşim deneyimini simüle ederken "kendi içinde" arama yapmayı öğrenmesine olanak tanır.

Etkisi ve gerçek yaşam uygulamaları: Quark'tan yapay zekanın demokratikleşmesine

Alibaba, ZeroSearch'ü ticari ürünlere entegre etti. Qwen modelleri ile güçlendirilen Quark uygulamasında, bu teknik sayesinde muhakeme yeteneğinde ve karmaşık sorgulara verilen doğru yanıtlarda önemli gelişmeler görüldü. Ama belki de en önemli şey şudur ki ZeroSearch, daha küçük şirketlerin pahalı harici altyapıya ihtiyaç duymadan kendi gelişmiş modellerini tasarlamalarına olanak sağlıyor..

İlgili makale:

İşinizi yapmak isteyen yapay zeka ajanı Manus hakkında bilmeniz gereken her şey

Araştırma topluluğu, hem GitHub hem de Hugging Face'teki kod deposuna, veri kümelerine ve önceden eğitilmiş modellere erişebiliyor ve bu da küresel çapta benimsenmeyi ve deney yapmayı teşvik ediyor.

ZeroSearch sayesinde yapay zeka eğitiminin geleceği nasıl olacak?

Bu teknikler olgunlaştıkça, Google, Bing veya benzerlerine güvenmeden gelişmiş arama yeteneklerine sahip akıllı asistanların yaygınlaştığını göreceğiz. Bu durum, eğitim, iş ve araştırma alanlarında yeni fırsatlar yaratırken, yapay zeka sektöründeki büyük arama motorlarının hakimiyetini de zayıflatabilir.

İspanya ve Avrupa için bu, otonom büyüme, teknolojik bağımlılığın ve maliyetlerin azaltılması ve kritik bilgi sistemleri üzerinde daha fazla stratejik kontrol olanağı anlamına geliyor.

ZeroSearch'ün yükselişi, yapay zeka modellerinin eğitiminin yalnızca birkaç kişinin erişebildiği bir lüks olmaktan çıkıp erişilebilir, ölçeklenebilir ve giderek daha da karmaşık bir araç haline geleceği yeni bir dönemin başlangıcını işaret ediyor. Alibaba, yapay zekaya kendi ortamından ayrılmadan arama yapmayı öğreterek, her türlü ihtiyaca uyum sağlayabilen, kendi kendine yetebilen, verimli sistemler geliştirme yolunda dev bir adım attı.. Artık sadece maliyetleri düşürmekten bahsetmiyoruz, aynı zamanda yapay zeka sektörünün tamamı için oyunun kurallarını yeniden icat etmek zorundayız.

İlgili makale:

E-ticaret nedir: Elektronik Ticareti Anlamanın 10 Anahtarı