ZeroSearch - 一种无需搜索即可激励 LLM 搜索能力的框架
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ZeroSearch是什么?

ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架，旨在激励大型语言模型（LLMs）的搜索能力，而无需与实际搜索引擎进行交互。通过监督微调，ZeroSearch 转变 LLM 为能够生成相关和无关文档的检索模块，并引入课程推出机制来逐步激发模型的推理能力。该技术的主要优点在于其性能优于基于真实搜索引擎的模型，同时产生的 API 成本为零。它适用于各种规模的 LLM，并支持不同的强化学习算法，适合需要高效检索能力的研究和开发团队。

产品特色

通过强化学习优化检索能力

支持监督微调，提升模型效果

无须真实搜索引擎交互，降低成本

适配多种规模的 LLM

课程推出机制提升模型推理能力

广泛的应用场景和良好的通用性

应用场景

在教育领域中，ZeroSearch 可帮助教师和学生快速检索相关学术文献。

在商业环境中，企业可以使用 ZeroSearch 进行市场调研，获取相关数据而不产生高昂的搜索费用。

在软件开发中，开发团队能够通过 ZeroSearch 提高其代码和文档检索的效率。

适用人群

该产品特别适合于研究人员和开发人员，他们需要一个高效的检索解决方案来提升大型语言模型的性能，尤其是在预算有限的情况下，ZeroSearch 提供了一个可行的替代方案。

使用指南

创建 Conda 环境并安装依赖包。

下载训练数据集和模拟 LLM。

启动本地模拟服务器。

设置 Google Search API 密钥。

运行训练脚本进行强化学习训练。