ZeroSearch – 开源大模型搜索引擎框架的创新与突破

ZeroSearch 是阿里巴巴通义实验室开源的一款创新大模型搜索引擎框架，以下是其详细内容：

什么是 ZeroSearch

ZeroSearch 基于强化学习激励大模型的搜索能力，无需与真实搜索引擎交互，也无需对大模型进行复杂修改。它通过轻量级监督微调，将大模型转化为检索模块，根据查询生成相关或噪声文档，并引入课程学习机制，动态调整文档质量，逐步提升模型推理能力。

核心功能

• 无需真实搜索引擎交互 ：模拟搜索引擎激励大模型搜索能力，降低成本和不可控性，如避免因搜索引擎 API 变化带来的影响。
• 动态控制文档质量 ：支持生成相关或噪声文档，根据提示关键词调整质量，提供多样化检索场景，方便训练时控制信息难易程度。
• 降低成本 ：相比传统方法，训练成本大幅降低，如使用 14B 参数模型在四个 A100GPU 上训练一次强化学习模型约需 70.80 美元，而使用 SerpAPI 进行相同数量搜索查询的训练成本高达 586.70 美元。
• 兼容多种模型和算法 ：兼容不同参数规模大模型，如 3B、7B、14B 等，还支持多种强化学习算法，如 PPO、GRPO 等，具较强扩展性和通用性。

技术原理

• 模拟搜索引擎 ：利用大模型预训练知识转化为检索模块，生成相关或噪声文档替代真实搜索引擎。
• 轻量级监督微调 ：基于少量标注数据微调大模型，生成指定质量文档，适应不同训练需求。
• 课程学习机制 ：训练中逐渐增加文档噪声水平，让模型从简单场景逐步适应复杂任务，提升推理能力。
• 基于 F1 分数的奖励机制 ：用 F1 分数作奖励信号，关注答案准确性，确保生成答案与真实答案匹配。
• 多轮交互模板 ：设计明确推理、搜索、回答阶段，用结构化标签引导模型逐步完成任务。

支持平台

ZeroSearch 支持多种硬件平台，如常见的 GPU 设备等，可在多个操作系统上运行，如 Linux 等，同时兼容多种深度学习框架，像 PyTorch 等。

团队介绍

ZeroSearch 由阿里巴巴通义实验室推出，该团队在 AI 领域经验丰富，技术实力强，通过不断创新为 AI 发展做出贡献。

项目资源

• 官网 ：https://alibaba-nlp.github.io/ZeroSearch/
• GitHub 仓库 ：https://github.com/Alibaba-nlp/ZeroSearch
• HuggingFace 模型库 ：https://huggingface.co/collections/sunhaonlp/zerosearch
• arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2505.04588

业务场景

• 智能问答系统 ：快速准确回答问题，用于智能客服、智能助手等场景，如企业客服机器人解答客户咨询，提升服务效率和质量。
• 内容创作 ：帮助创作者获取信息、生成初稿或提供灵感，适用于新闻、文案、学术写作，如文案人员借助其快速生成文案初稿，提高创作效率。
• 教育与学习 ：为学生即时解答问题，支持在线教育和智能辅导，如学生遇到学习难题时及时提供解答，辅助学习。
• 企业知识管理 ：帮助员工快速检索公司内部资源，提高工作效率，如技术人员快速查找技术文档等内部资料，提升工作效能。
• 研究与开发 ：为研究人员提供最新研究成果，加速研究进程，如科研人员利用其快速获取前沿研究信息，推动科研工作发展。