제로서치란?
제로서치는 알리바바 통이 연구소의 오픈소스 혁신적 대형 모델 검색 엔진 프레임워크입니다. 이 프레임 워크는 검색 엔진의 시뮬레이션을 기반으로 실제 검색 엔진과 상호 작용할 필요가 없으며 자체 사전 학습 지식의 대규모 모델을 사용하여 관련성 있거나 노이즈가 많은 문서를 생성하여 학습 비용을 크게 줄입니다 (80% 이상 감소).ZeroSearch는 경량 감독 미세 조정 및 코스 학습 메커니즘을 기반으로 모델의 추론 능력을 점진적으로 개선하여 다양한 강화 학습 알고리즘 (예 : PPO, GRPO)을 지원합니다. 제로서치는 여러 Q&A 데이터 세트에서 뛰어난 성능을 발휘하며 Google 검색보다 성능이 뛰어나며 지능형 Q&A, 콘텐츠 제작, 연구 개발 등 다양한 시나리오에 적용할 수 있으며 확장성과 활용도가 높습니다.

제로서치의 주요 기능
- 아날로그 검색 기능제로서치는 외부의 실제 검색 엔진에 의존하지 않고도 검색 엔진의 검색 기능을 시뮬레이션하고 빅 모델 자체의 지식 보유량으로 문서를 생성할 수 있어 사용 비용과 외부 의존도를 줄일 수 있습니다.
- 유연한 문서 생성쿼리와 관련된 고품질 문서를 생성하거나 노이즈 문서를 생성하고, 큐워드 조정을 통해 문서 품질을 유연하게 제어하여 모델 학습을 위한 다양한 검색 시나리오를 제공할 수 있도록 지원합니다.
- 효율적인 비용 절감제로서치는 강화 학습을 위해 실제 검색 엔진을 사용한 훈련에 비해 훈련 비용을 획기적으로 줄여 대규모 훈련을 보다 경제적으로 실행할 수 있게 해줍니다.
- 높은 호환성다양한 파라미터 규모(예: 3B, 7B, 14B)의 대규모 모델과 호환되고, 다양한 강화 학습 알고리즘(예: PPO, GRPO)을 지원하며, 확장성과 활용도가 높습니다.
제로서치의 공식 웹사이트 주소
- 프로젝트 웹사이트::https://alibaba-nlp.github.io/ZeroSearch/
- GitHub 리포지토리::https://github.com/Alibaba-nlp/ZeroSearch
- 허깅페이스 모델 라이브러리::https://huggingface.co/collections/sunhaonlp/zerosearch
- arXiv 기술 논문::https://arxiv.org/pdf/2505.04588
제로서치 사용 방법
- 환경 준비::
- Python 설치파이썬이 시스템에 설치되어 있는지 확인합니다(파이썬 3.8 이상 권장).
- 종속 라이브러리 설치제로서치에 필요한 파이썬 라이브러리를 설치합니다. 일반적으로 다음 명령을 사용하여 수행할 수 있습니다:
pip install -r requirements.txt
- 구체적인 종속성 파일은 GitHub 리포지토리에서 찾을 수 있습니다.
- 코드 및 모델 가져오기::
- GitHub 리포지토리 복제하기제로서치의 공식 GitHub 리포지토리에서 코드를 복제합니다:
git clone https://github.com/Alibaba-nlp/ZeroSearch.git
cd ZeroSearch
- 사전 학습된 모델 다운로드제로서치의 안내에 따라 필요한 사전 학습된 모델 파일을 다운로드합니다.
- 구성 환경::
- 모델 경로 구성제로서치가 모델을 올바르게 로드할 수 있도록 코드에서 사전 학습된 모델의 경로를 지정합니다.
- 매개변수 설정모델 크기, 강화 학습 알고리즘, 학습 데이터 경로 등 필요에 따라 제로서치의 구성 파일이나 코드에서 파라미터를 조정합니다.
- 제로서치 실행::
- 프라이밍 교육: 제로서치 교육 스크립트를 실행합니다. 다음 명령어에 따라 시작하세요:
python train.py
- 구체적인 스크립트 이름과 매개변수는 버전마다 다를 수 있으므로 공식 문서를 참조하세요.
- 테스트 및 유효성 검사교육이 완료된 후 테스트 데이터 세트를 통해 제로서치의 성능을 검증하여 관련 문서가 올바르게 생성되고 질문에 대한 답변이 제공되는지 확인합니다.
제로서치의 핵심 강점
- 실제 검색 엔진 상호 작용이 필요하지 않습니다.제로서치는 시뮬레이션된 검색 엔진 기능을 기반으로 하며 외부 검색 엔진과 완전히 독립적이어서 비용과 종속성을 줄여줍니다.
- 상당한 비용 절감기존 방식에 비해 제로서치의 교육 비용은 훨씬 저렴하여 대규모 교육도 비용 효율적으로 진행할 수 있습니다.
- 유연한 문서 생성 기능이 시스템은 다양한 교육 시나리오를 충족하기 위해 사용자의 필요에 따라 유연하게 조정할 수 있는 고품질 또는 노이즈가 많은 문서 생성을 지원합니다.
- 강력한 기술 실현경량 감독 미세 조정, 코스 학습 메커니즘, F1 점수에 기반한 보상 메커니즘을 기반으로 모델 성능 및 추론을 향상시킵니다.
- 광범위한 적용 가능성다양한 대규모 모델 및 강화 학습 알고리즘과 호환되며 지능형 Q&A, 콘텐츠 제작, 교육 및 기업 지식 관리와 같은 여러 시나리오에 적합합니다.
- 오픈 소스 및 커뮤니티 지원제로서치는 오픈 소스 프레임워크로서 코드 무료 액세스와 커뮤니티 지원을 제공하여 손쉽게 사용자 지정 및 최적화할 수 있습니다.
제로서치를 위한 애플리케이션 시나리오
- 인공 지능 연구원효율적이고 저렴한 검색 프레임워크에 기반한 모델 학습 및 알고리즘 최적화.
- 자연어 처리 개발자스마트 Q&A 및 콘텐츠 제작과 같은 영역에서 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다.
- 기업 기술팀기술자는 기업 지식 관리를 최적화하고 내부 검색 효율성을 개선합니다.
- 교육자 및 학생온라인 교육 및 스마트 과외에서 즉각적인 답변과 학습 지원을 제공하는 데 사용됩니다.
- 콘텐츠 크리에이터콘텐츠 제작: 정보에 액세스하고, 초안이나 영감을 생성하고, 창작 효율을 높이기 위한 콘텐츠 제작.
- 오픈 소스 커뮤니티 애호가오픈소스 프로젝트에 관심이 있고 기여하거나 2차 개발을 하고 싶으신가요?
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