阿里巴巴创新“零搜索”技术大幅降低AI搜索成本近90%

阿里巴巴集团控股公司近日宣布，其研究团队开发出一种名为“零搜索（Zerosearch）”的创新技术，可将训练人工智能搜索模型的成本削减近90%。

在一篇发表于Arxiv服务器的论文中，阿里巴巴的研究人员详细介绍了这一突破性方法。Zerosearch通过一个高效的训练捷径，使大型语言模型能够以极低成本提升其搜索能力。

该技术的核心在于移除了强化学习过程中最昂贵的环节之一：通过付费应用程序编程接口（API）对数万个查询进行评分。取而代之的是，Zerosearch利用一个已具备广泛知识基础的参考模型，作为独立搜索引擎为每个查询生成有用但故意加入噪声的文档。

微调过程从清晰措辞的提示和干净的答案开始，随后逐步引入“课程推广”，通过增加混乱、错别字和矛盾来模拟更接近开放互联网环境的场景。研究人员指出，这种数据噪声强化了推理能力，并使系统能够在凌乱的数据环境中生存。

论文中提到：“我们的主要发现是，大型语言模型在大规模预训练期间已经获得了广泛的世界知识，并且能够在搜索查询的情况下生成相关文档。”

此外，Zerosearch显著降低了对外部服务提供商的依赖。例如，通过API向Google发送64,000个查询的费用约为586.70美元，而使用Zerosearch和140亿参数模型完成相同训练仅需约70.80美元，节省高达88%。

阿里巴巴“零搜索”无需额外硬件支持

团队强调，Zerosearch不增加任何额外的硬件需求，它完全依赖标准监督学习方法，因此云计算资源仍处于典型开发预算范围内。

这一研究成果已引起学术界和机器学习领域的广泛关注。行业观察人士表示，如此显著的成本节约可能对未来财政年度的预算规划产生深远影响。

随着全球科技巨头争相降低大型语言模型的训练成本，阿里巴巴的Zerosearch无疑为行业树立了一个新的标杆。特别是在中国公司与谷歌、OpenAI等美国企业在生成式AI领域的激烈竞争中，这一技术的应用或将彻底改变AI搜索的成本结构。

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