ZeroSearch

ZeroSearch – 阿里通義開源的大模型搜索引擎框架

ZeroSearch 是阿里巴巴通義實驗室推出的一款開源創新大模型搜索引擎框架，依托強化學習技術提升大模型的搜索性能，而無需依賴真實搜索引擎的交互。該框架利用大模型的預訓練知識，將其轉化為檢索模塊，能夠根據用戶查詢生成相關或噪聲文檔，并能夠動態調整生成文檔的質量。

ZeroSearch是什么

ZeroSearch 是阿里巴巴通義實驗室開源的一款前沿大模型搜索引擎框架，利用強化學習來提升大模型的搜索能力，完全不需要與真實搜索引擎（如谷歌）進行交互。該框架基于大模型的預訓練知識，構建了一個檢索模塊，能夠根據輸入查詢生成相關或噪聲型文檔，并動態調節生成的文檔質量。在多個問答數據集上，ZeroSearch 的表現超越了谷歌搜索，顯著降低了訓練成本（超過80%）。通過輕量級的監督微調和課程學習機制，ZeroSearch 可以逐步增強模型的推理能力，支持多種強化學習算法，展現出強大的擴展性和通用性。

ZeroSearch的主要功能

• 無需真實搜索引擎交互：通過模擬搜索引擎的方式，激發大模型的搜索能力，避免與真實搜索引擎的交互，從而降低成本和不確定性。
• 動態控制文檔質量：支持生成相關或噪聲文檔，用戶可以通過調整提示中的關鍵詞靈活控制生成文檔的質量，從而為訓練提供豐富多樣的檢索場景。
• 降低成本：與依賴真實搜索引擎進行強化學習訓練相比，ZeroSearch 的訓練成本大幅降低（超過80%），使得大規模訓練變得更加可行。
• 支持多種模型和算法：兼容多種參數規模的大模型（如3B、7B、14B），并支持多種強化學習算法（如PPO、GRPO）。

ZeroSearch的技術原理

• 模擬搜索引擎：基于大模型自身的知識，構建模擬搜索引擎，能夠根據查詢生成相關或噪聲文檔，取代真實搜索引擎的功能。
• 輕量級監督微調：通過少量標注數據對大模型進行微調，生成高質量或低質量的文檔，以滿足不同的訓練需求。
• 課程學習機制：在訓練過程中逐步提高文檔的噪聲水平，讓模型從簡單場景起步，逐漸適應更具挑戰性的任務，提升推理能力。
• 基于 F1 分數的獎勵機制：使用 F1 分數作為獎勵信號，專注于答案的準確性，確保模型生成的答案盡可能與真實答案一致。
• 多輪交互模板：設計明確的推理、搜索和回答階段，使用結構化標簽（如 <think>、<search>、<answer>）引導模型逐步完成任務。

ZeroSearch的項目地址

• 項目官網：https://alibaba-nlp.github.io/ZeroSearch/
• GitHub倉庫：https://github.com/Alibaba-nlp/ZeroSearch
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/collections/sunhaonlp/zerosearch
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2505.04588

ZeroSearch的應用場景

• 智能問答系統：能夠快速、準確地回答用戶提問，適合用于智能客服和智能助手。
• 內容創作：為內容創作者提供信息支持，幫助生成初稿或提供創作靈感，適用于新聞、文案及學術寫作。
• 教育與學習：為學生提供即時解答，支持在線教育及智能輔導。
• 企業知識管理：幫助員工高效檢索公司內部資源，提高工作效率。
• 研究與開發：為研究人員提供最新研究成果，助力加速研究進程。

常見問題

• ZeroSearch是否適合所有領域的搜索需求？：ZeroSearch 的靈活性和擴展性使其能適應多種領域的搜索需求，特別是在智能問答和內容創作方面表現優異。
• 如何開始使用ZeroSearch？：用戶可以訪問ZeroSearch的官網或GitHub倉庫，獲取詳細的使用說明和示例代碼。
• ZeroSearch的訓練成本真的能降低80%嗎？：根據實際測試，與傳統方法相比，ZeroSearch在訓練成本上確實實現了顯著降低。
• ZeroSearch支持哪些大模型？：ZeroSearch兼容多種參數規模的大模型，用戶可以選擇適合自己需求的模型。