阿里巴巴昨日在 Github 等平台开源了 ZeroSearch 大模型引擎。这是一种无需与真实引擎交互即可激励大模型能力的强化学习框架。

　　ZeroSearch主要利用了大模型在大规模预训练过程中积累的丰富知识，将其转化为一个检索模块，能够根据查询生成相关内容。同时，还可以动态控制生成内容的质量，这是传统引擎所不具备的特殊功能。

　　研究人员在 NQ、TriviaQA、PopQA、HotpotQA 等 7 大问答数据集上进行了综合评测。结果显示，一个 70 亿参数的监督微调模型使用 ZeroSearch 后，其能力达到了 33.06；140 亿参数的模型则达到了 33.97，超过了谷歌的 32.47。

　　研究人员通过 SerpAPI 使用谷歌进行约 64,000 次查询的训练，成本约为 586.70 美元；而在四个 A100GPU 上使用 140 亿参数的大模型进行模拟时，成本仅为70.80 美元，意味着成本降低了 87.93% 以上。

　　论文地址：开源地址：抱抱脸：