阿里开源 ZeroSearch 大模型搜索引擎：成本锐降 80%，性能卓越
5 月 9 日，阿里巴巴正式开源其创新之作——ZeroSearch 大模型搜索引擎，并在 Github 等知名平台同步发布。该引擎的核心优势在于采用了一种独特的强化学习框架，无需依赖与传统搜索引擎的直接交互，即可有效激发大模型的搜索潜能。
ZeroSearch 的设计理念充分挖掘了大模型在海量预训练数据中积累的知识财富，并将其转化为强大的检索模块。该模块能够根据用户的搜索查询，精准生成高度相关的内容，同时还具备对生成内容质量进行动态把控的能力，这正是传统搜索引擎所难以企及的独特优势。
为了全面评估 ZeroSearch 的性能表现，研究团队在 NQ、TriviaQA、PopQA、HotpotQA 等七个权威的问答数据集上进行了严谨而全面的综合评测。实验结果令人振奋：仅使用一个包含 70 亿参数的监督微调模型，在应用 ZeroSearch 后，其搜索能力便达到了 33.06 的惊人水平；而当模型参数提升至 140 亿时，搜索能力更是跃升至 33.97，成功超越了谷歌搜索的 32.47 分。
在成本控制方面，ZeroSearch 也展现出了显著的优势。研究人员借助 SerpAPI 使用谷歌搜索进行约 64,000 次搜索查询的训练，总成本约为 586.70 美元（约合人民币 4238 元）。相比之下，在四块 A100 GPU 上使用 140 亿参数的大模型进行模拟，成本仅为 70.80 美元（约合人民币 511 元），成本降幅高达 87.93% 以上。这一突破性的成果，无疑将为大模型搜索领域的创新发展注入新的活力。
随着人工智能技术的不断发展，大模型在各个领域的应用前景日益广阔。阿里巴巴 ZeroSearch 的开源，无疑将加速大模型搜索技术的普及与应用，为用户带来更高效、更智能的搜索体验。我们期待未来 ZeroSearch 能够在更多场景中发挥重要作用，推动人工智能技术的进步。