阿里巴巴的新方法将人工智能搜索成本降低了近90%。

阿里巴巴集团控股有限公司表示，已找到一种方法，可将以搜索为中心的人工智能模型的训练成本降低近 90%。.

一篇 论文 ，描述了“零搜索”（ZeroSearch），这是一种训练捷径，可以让大型语言模型以极低的成本提高其搜索技能。

阿里巴巴认为，这种方法省去了强化学习中最昂贵的步骤之一：通过付费应用程序编程接口路由数万个查询。.

ZeroSearch 正是利用了这些瓶颈。一个已经拥有广泛知识库的参考模型充当了临时搜索引擎的角色，针对每个查询生成有用的文档和故意生成的噪声文档。然后，新的模型就基于这些自行生成的噪声文档进行训练。.

微调始于简洁明了的提示和清晰的答案。随着时间的推移，“课程推广”会逐渐增加冗余信息、拼写错误和矛盾之处，从而使受训模型体验到更接近开放互联网的环境。.

根据该论文，数据噪声能够增强推理能力，并教会系统在混乱的数据环境中生存。 “我们的主要发现是，LLM（逻辑学习模型）在大规模预训练过程中积累了丰富的世界知识，并且能够根据搜索查询生成相关文档，”研究人员解释道。

团队无需为每次查询都向外部供应商付费。对于资源有限的小型团队而言，这一改变尤为重要。 进行相同的训练， AI 模型 成本仅需约 70.80 美元，节省了 88%。

阿里巴巴的零搜索不需要额外的硬件

该团队认为，ZeroSearch 不会增加额外的硬件需求。它依赖于标准的监督式微调，因此云计算需求保持在典型开发预算范围内。.

该论文已在机器学习学术界引起关注。业内人士表示，节省下来的费用可能会影响下一财年的预算周期。.

随着新的生成式人工智能产品的推出，行业竞争对手一直在竞相降低大型语言模型训练的成本。.

阿里巴巴推出这项新功能 之际，中国企业正与谷歌和OpenAI等美国公司展开竞争，这两家公司都在人工智能代理领域投入巨资。阿里巴巴宣布成本降低近十倍，这表明人工智能搜索的成本可能很快就会发生变化。