近日，阿里巴巴在 Github 等平台正式开源了其全新研发的大模型搜索引擎 ZeroSearch。这款搜索引擎以强化学习框架为基础，能够在无需与真实搜索引擎交互的情况下，激发大模型的搜索能力。
ZeroSearch 的核心技术是利用大模型在大规模预训练过程中积累的丰富知识，将其转化为一个高效的检索模块。该模块能够根据用户输入的搜索查询生成相关的内容，同时具有动态控制生成内容质量的功能，这是传统搜索引擎所不具备的优势。
研究团队在多个知名问答数据集上进行了评测，包括 NQ、TriviaQA、PopQA 和 HotpotQA 等。测试结果显示，使用 ZeroSearch 后，一个70亿参数的监督微调模型，其搜索能力达到了33.06，而140亿参数的模型则进一步提升至33.97，超越了谷歌搜索的32.47。这一成就表明，ZeroSearch 在搜索性能上有了显著提升。
在训练过程中，研究人员通过 SerpAPI 利用谷歌搜索进行了约64，000次的搜索查询，产生的成本高达586.70美元（约合4238元人民币）。而在使用140亿参数的大模型进行模拟时，仅需70.80美元(约合511元人民币)，成本大幅降低，达到了87.93% 以上。这一结果展示了 ZeroSearch 在经济效益上的突出表现。
ZeroSearch 不仅在搜索能力上超越了现有的谷歌搜索，同时也在使用成本上实现了显著降低，为人工智能搜索引擎的发展提供了新的可能性。
开源地址:https://github.com/Alibaba-nlp/ZeroSearch
划重点:
🌟 阿里巴巴开源了 ZeroSearch 搜索引擎，采用强化学习框架。
📈 使用 ZeroSearch 的搜索能力超越谷歌搜索，达到更高的评测分数。
💰 模型训练成本大幅降低，使用140亿参数模型时成本降低至约70.80美元。