- ZeroSearch, simüle edilmiş aramalar yoluyla yapay zeka modellerinin eğitim maliyetini önemli ölçüde azaltır ve harici arama motorlarına olan bağımlılığı ortadan kaldırır.
- Hukuk alanında yüksek lisans yapan öğrencilerin hatırlama ve muhakeme yeteneklerini geliştiren gözetimli takviyeli öğrenme sistemini kullanır.
- Şirketlerin ve geliştiricilerin düşük maliyetle gelişmiş modelleri eğitmelerine, süreç üzerinde özerklik ve kontrol kazanmalarına olanak tanır.
Yapay zekâ alanındaki yenilikler, özellikle büyük dil modelleri (LLM'ler) söz konusu olduğunda, son zamanlarda büyük bir ivme kazandı. 2025'in en önemli gelişmelerinden biri de, bu modellerin eğitilme biçimini alt üst eden Alibaba tarafından geliştirilen ZeroSearch teknolojisi oldu. ZeroSearch tam olarak nedir ve sektörde neden bu kadar heyecan yaratıyor? Bu makalede, bu yeni metodolojiyi, nasıl çalıştığını, geleneksel yöntemlere göre sunduğu avantajları ve yapay zekânın her düzeydeki gelişimini nasıl değiştirebileceğini inceliyoruz.
Teknoloji çevrelerinde en çok konuşulan konu: ZeroSearch, yapay zeka eğitim maliyetlerini %88 gibi şaşırtıcı bir oranda azaltmayı vaat ediyor . Bu verimlilik artışı, sadece bir pazarlama taktiği olmaktan çok uzak, büyük ve küçük şirketler, geliştiriciler ve elbette genel yapay zekanın ilerlemesi için derin etkiler taşıyor.
ZeroSearch nedir ve nereden geliyor?
ZeroSearch, eğitim sürecinde gerçek harici arama motorlarına bağımlı kalmadan dil modellerini eğitmek için tasarlanmış yeni bir takviyeli öğrenme tekniğidir. Bu yenilik, Alibaba'nın Tongyi Laboratuvarı'ndan gelmekte olup, web aramalarını kullanan yapay zeka modellerinin eğitiminde karşılaşılan iki yaygın sorunu çözmeyi amaçlamaktadır: API kullanımının yüksek maliyeti ve elde edilen belgelerin kalitesinin tahmin edilemezliği.
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 , LLM'nin kendisinin bir arama motorunun çalışmasını simüle etmeyi öğrenmesini , sorgulara yanıt olarak ilgili veya hatta gürültülü (alakasız) belgeler üretmesini ve böylece dış etkileşim olmadan eğitime olanak sağlamasını temel alan bir sisteme yatırım yaparak oyunun kurallarını değiştiriyor .
ZeroSearch nasıl çalışır? Ayrıntılı teknik açıklama
ZeroSearch'ün temelinde, eğitim sırasında gerçek internet aramalarına olan ihtiyacı ortadan kaldıran bir takviyeli öğrenme (RL) çerçevesi yer almaktadır. Alibaba'nın yaklaşımına ve bu teknik üzerine yayınlanan kapsamlı analizlere göre bu sürecin nasıl yapılandırıldığını adım adım inceleyelim.
1. Aramaları simüle etmek için hafif gözetimli ayarlama
Her şey , LLM'nin bir bilgi alma modülü gibi davranması için eğitildiği denetimli ince ayar (SFT) ile başlar . Bu ayarlama sayesinde, gerçek bir arama motorunun sunacağı metinsel stil ve içerik türünü taklit ederek sorgulara yanıt belgeleri oluşturmayı öğrenir. Bu ilk aşamada, model ile arama motoru arasındaki etkileşim yolları kaydedilir ve sorguların ve alınan 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
Denetimli ayarlamadan sonra, model takviyeli eğitim aşamasına geçer; burada iyi uygulamalar pekiştirilir ve başarısızlıklar cezalandırılır. Burada, simüle edilmiş LLM'nin kendisi bir arama motoru gibi davranarak, politika modeli tarafından oluşturulan sorgulara yanıt verir ve yararlı veya sorunlu olabilecek belgeleri döndürür.
Modelin karşılaştığı zorluk, üretilen belgelerin kalitesini yavaş yavaş düşüren bir müfredat stratejisi izlenerek kademeli olarak artırılır. Bu, sistemin önce kontrollü ortamlarda öğrenmesini ve ilerledikçe giderek daha gürültülü veya karmaşık örneklerle karşılaşmasını sağlar . Bu yaklaşım, modelin gerçekçi koşullar altında sağlam arama ve akıl yürütme yetenekleri geliştirmesine yardımcı olur.
3. Ödül ve değerlendirme ölçütlerinin tasarımı
Öğrenmeyi yönlendirmek için ZeroSearch, tahmin ile doğru cevap arasındaki kelime eşleşmesini dikkate alarak doğruluk ve geri çağırma arasında denge kuran F1 puanına dayalı bir ödül fonksiyonu kullanır . Amaç, biçimlendirme konusunda çok fazla endişelenmeden, modelin üretebileceği nihai cevapların doğruluğunu en üst düzeye çıkarmaktır, çünkü LLM'ler genellikle doğal olarak iyi biçimlendirilmiş metin üretir.
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, Qwen-2.5 , LLaMA-3.2 ve komut odaklı veya temel varyantlar gibi başlıca dil modelleriyle uyumludur . Ayrıca, farklı pekiştirme algoritmalarıyla (PPO, GRPO ve diğerleri) uygulanabilir, bu da çeşitli geliştirme ortamlarında benimsenmesini kolaylaştırır.
Gerçek dünya verileri: ZeroSearch ne kadar tasarruf sağlıyor ve performansı nasıl?
Alibaba tarafından yürütülen ve özel yayınlarda ve veri tabanlarında belgelenen deneyler, ZeroSearch'ün geleneksel ticari arama motorlarıyla elde edilen performansa kıyasla benzer, hatta üstün bir performans sergilediğini göstermektedir . Maliyet tasarrufu özellikle önemlidir:
- 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 ortaya çıkışı, şirketlerin ve geliştiricilerin gelişmiş modelleri eğitme 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 ürünlerine zaten entegre etti. Qwen modelleriyle desteklenen Quark uygulaması, bu teknik sayesinde akıl yürütme ve karmaşık sorgulara doğru yanıt verme konusunda dikkat çekici gelişmeler kaydetti. Ancak belki de en önemlisi, ZeroSearch, daha küçük şirketlerin pahalı harici altyapıya ihtiyaç duymadan kendi gelişmiş modellerini tasarlamalarının önünü açıyor.
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 benzeri hizmetlere bağlı olmayan, gelişmiş arama yeteneklerine sahip akıllı asistanların çoğaldığını göreceğiz. Bu durum, eğitim, iş dünyası ve araştırma alanlarında yeni fırsatlar yaratırken, yapay zeka sektöründe büyük arama motorlarının hakimiyetini de potansiyel olarak 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 eğitilmesinin artık sadece birkaç kişinin sahip olabileceği bir lüks olmaktan çıkıp, erişilebilir, ölçeklenebilir ve giderek daha gelişmiş bir araç haline geldiği yeni bir dönemin başlangıcını işaret ediyor. Alibaba, yapay zekaya kendi ortamından ayrılmadan arama yapmayı öğreterek, her türlü ihtiyaca uyarlanmış, kendi kendine yeten ve verimli sistemler geliştirmeye doğru dev bir adım attı . Artık mesele sadece maliyetleri düşürmek değil, tüm yapay zeka endüstrisi için oyunun kurallarını yeniden icat etmek.
