通义实验室与北大推出ZeroSearch，激活LLM检索能力

大家好，今天要给大家介绍一个超酷的研究成果——ZeroSearch！这是由通义实验室和北京大学联手打造的一项创新框架，它可以让大语言模型在没有真实搜索引擎的情况下激活检索能力，而且训练成本直接降低了88%！是不是很震撼？

传统的训练方法通常需要依赖真实的搜索引擎来获取数据，这不仅会导致高昂的API调用费用，还可能因为搜索结果质量不稳定而影响模型性能。而ZeroSearch则另辟蹊径，通过引入大语言模型作为“模拟搜索引擎”，利用其在预训练阶段积累的知识生成检索文档，从而彻底摆脱了对真实搜索引擎的依赖。

具体来说，ZeroSearch采用了一种结构化的训练模板，让模型在每次交互中都能有条理地思考并操作，大大提升了推理路径的清晰度，也让最终答案的提取变得更加简便。此外，ZeroSearch还提出了一种名为“模拟微调”的策略，进一步优化生成文档的质量，确保输出内容既实用又可靠。

实验结果显示，ZeroSearch的表现远远优于传统依赖真实搜索引擎的方法，展现出强大的泛化能力和稳定性。随着模型参数量的增加，其性能还有持续提升的空间。这项研究不仅推动了大语言模型的技术进步，更为未来的智能搜索和信息检索应用开辟了全新的可能性。

如果你对这个项目感兴趣，可以查看以下链接：

论文地址: https://arxiv.org/pdf/2505.04588

代码地址: https://github.com/Alibaba-NLP/ZeroSearch

项目主页: https://alibaba-nlp.github.io/ZeroSearch

Huggingface 主页: https://huggingface.co/collections/sunhaonlp/zerosearch-v2-6827f4ee6b6265069d443d4e

总之，ZeroSearch为大语言模型的训练带来了革命性的变化，凭借其低成本和高效能，无疑是未来智能信息检索领域的一颗新星！

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