ZeroSearch - Ali Tongyi hat das Open-Source-Framework für große Modellsuchmaschinen auf den Markt gebracht

Was ist ZeroSearch

ZeroSearch ist ein innovatives Open-Source-Framework von Alibaba Tongyi Labs für eine große Modellsuchmaschine. Der Rahmen muss nicht mit der realen Suchmaschine zu interagieren, auf der Grundlage der Simulation der Suchmaschine, mit einem großen Modell der eigenen Pre-Training Wissen, um relevante oder verrauschte Dokumente zu generieren, eine deutliche Verringerung der Kosten für die Ausbildung (reduzieren 80% oder mehr).ZeroSearch basiert auf leichte überwachte Feinabstimmung und natürlich Lernmechanismen, um allmählich das Modell der Argumentation Fähigkeit, eine Vielzahl von Reinforcement-Learning-Algorithmen (wie PPO, GRPO) unterstützen zu verbessern. ZeroSearch hat eine ausgezeichnete Leistung auf mehreren Q&A-Datensätzen und übertrifft die Google-Suche. ZeroSearch ist für eine Vielzahl von Szenarien wie intelligente Q&A, Inhaltserstellung sowie Forschung und Entwicklung anwendbar und ist hoch skalierbar und vielseitig.

Hauptmerkmale von ZeroSearch

• Analoge SuchfunktionZeroSearch kann die Suchfunktion einer Suchmaschine simulieren und Dokumente mit dem Wissensvorrat des großen Modells selbst generieren, ohne auf externe reale Suchmaschinen angewiesen zu sein, wodurch die Nutzungskosten und die Abhängigkeit von externen Anbietern reduziert werden.
• Flexible DokumentenerstellungEs unterstützt die Generierung von qualitativ hochwertigen Dokumenten, die mit der Suchanfrage in Verbindung stehen, oder die Generierung von verrauschten Dokumenten und die flexible Steuerung der Dokumentenqualität auf der Grundlage der Anpassung der Stichwörter, um vielfältige Abfrageszenarien für das Modelltraining zu ermöglichen.
• Effiziente KostensenkungZeroSearch: ZeroSearch senkt die Trainingskosten im Vergleich zum Training mit echten Suchmaschinen für das Reinforcement Learning drastisch und macht so das Training in großem Maßstab wirtschaftlich sinnvoller.
• hohe KompatibilitätEs ist kompatibel mit vielen großen Modellen mit unterschiedlichen Parameterskalen (z.B. 3B, 7B, 14B), unterstützt viele Verstärkungslernalgorithmen (z.B. PPO, GRPO) und ist hoch skalierbar und vielseitig.

Die offizielle Website-Adresse von ZeroSearch

• Projekt-Website::https://alibaba-nlp.github.io/ZeroSearch/
• GitHub-Repository::https://github.com/Alibaba-nlp/ZeroSearch
• HuggingFace-Modellbibliothek::https://huggingface.co/collections/sunhaonlp/zerosearch
• arXiv Technisches Papier::https://arxiv.org/pdf/2505.04588

Wie Sie ZeroSearch verwenden

• Vorbereitung der Umwelt::
  • Installation von PythonStellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem System installiert ist (Python 3.8 und höher wird empfohlen).
  • Installation von abhängigen BibliothekenInstallieren Sie die notwendigen Python-Bibliotheken, die ZeroSearch benötigt. Dies kann in der Regel mit dem folgenden Befehl erfolgen:

pip install -r requirements.txt

• • Die spezifischen Abhängigkeitsdateien sind im GitHub-Repository zu finden.
• Abrufen des Codes und des Modells::
  • Klonen eines GitHub-RepositorysKlonen Sie den Code aus dem offiziellen GitHub-Repository von ZeroSearch:

git clone https://github.com/Alibaba-nlp/ZeroSearch.git
cd ZeroSearch

• • Herunterladen des vortrainierten ModellsLaden Sie die erforderlichen vortrainierten Modelldateien gemäß den Anweisungen von ZeroSearch herunter.
• Konfiguration der Umgebung::
  • Modellpfade konfigurierenPfad zum vortrainierten Modell im Code angeben, um sicherzustellen, dass ZeroSearch das Modell korrekt lädt.
  • Einstellung der ParameterParameter in der ZeroSearch-Konfigurationsdatei oder im Code nach Bedarf anpassen, z. B. Modellgröße, Verstärkungslernalgorithmen, Trainingsdatenpfade usw.
• ZeroSearch ausführen::
  • GrundlagentrainingStarten Sie das ZeroSearch Trainingsskript. Starten Sie es mit folgendem Befehl:

python train.py

• • Spezifische Skriptnamen und Parameter können von Version zu Version variieren, bitte lesen Sie die offizielle Dokumentation.
• Prüfung und ValidierungNach Abschluss des Trainings wird die Leistung von ZeroSearch mit einem Testdatensatz überprüft, um sicherzustellen, dass relevante Dokumente korrekt generiert und Fragen beantwortet werden.

Die Stärken von ZeroSearch

• Keine echte Interaktion mit der Suchmaschine erforderlichZeroSearch basiert auf simulierter Suchmaschinenfunktionalität und ist völlig unabhängig von externen Suchmaschinen, was Kosten und Abhängigkeiten reduziert.
• Erhebliche KostensenkungenIm Vergleich zu herkömmlichen Methoden sind die Schulungskosten von ZeroSearch wesentlich geringer, was Schulungen in großem Umfang kostengünstiger macht.
• Flexible Funktionen zur DokumentenerstellungDas System unterstützt die Generierung von qualitativ hochwertigen oder verrauschten Dokumenten, die flexibel an die Bedürfnisse des Benutzers angepasst werden können, um unterschiedlichen Trainingsszenarien gerecht zu werden.
• Leistungsstarke technische RealisationVerbesserung der Modellleistung und -inferenz auf der Grundlage von leichtgewichtiger überwachter Feinabstimmung, Kurslernmechanismen und Belohnungsmechanismen auf der Grundlage von F1-Ergebnissen.
• Breites Spektrum an EinsatzmöglichkeitenSie ist mit einer Vielzahl von großen Modellen und Algorithmen des Reinforcement Learning kompatibel und eignet sich für zahlreiche Szenarien wie intelligente Fragen und Antworten, die Erstellung von Inhalten, Bildung und Wissensmanagement in Unternehmen.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftAls Open-Source-Framework bietet ZeroSearch freien Code-Zugang und Community-Support für einfache Anpassung und Optimierung.

Anwendungsszenarien für ZeroSearch

• Forscher im Bereich der künstlichen IntelligenzModelltraining und Algorithmusoptimierung auf der Grundlage eines effizienten und kostengünstigen Suchrahmens.
• Entwickler für die Verarbeitung natürlicher SpracheSchnelles Erstellen von Anwendungen in Bereichen wie intelligente Fragen und Antworten und Erstellung von Inhalten.
• Technisches Team des UnternehmensTechniker optimieren das Wissensmanagement im Unternehmen und verbessern die Effizienz der internen Suche.
• Lehrkräfte und StudentenWird in der Online-Bildung und beim Smart Tutoring eingesetzt, um sofortige Antworten und Lernunterstützung zu bieten.
• Ersteller von InhaltenErstellung von Inhalten, um auf Informationen zuzugreifen, erste Entwürfe oder Inspirationen zu erstellen und die kreative Effizienz zu verbessern.
• Enthusiasten der Open-Source-GemeinschaftInteresse an Open-Source-Projekten und Lust, einen Beitrag zu leisten oder sich an der Entwicklung zu beteiligen.