

Zerosearch
紹介 :
ZeroSearch は、実際の検索エンジンとの相互作用なしに、大規模な言語モデル(LLMs)の検索能力を促進する新しいタイプの強化学習フレームワークです。教師あり微調整を通じて、ZeroSearch は LLM を関連する無関係なドキュメントを生成できる検索モジュールに変換します。また、モデルの推論能力を段階的に促進するコースウェアメカニズムを導入しています。この技術の主な利点は、実際の検索エンジンに基づくモデルよりもパフォーマンスが高いことに加え、API 成本が発生しないことです。さまざまな規模の LLM に対応しており、異なる強化学習アルゴリズムをサポートしています。これは、効率的な検索能力を持つ必要のある研究や開発チームに最適です。
ターゲットユーザー :
「この製品は、予算が限られている場合に、効率的な検索ソリューションを提供し、特に大規模な言語モデルのパフォーマンスを向上させる研究者や開発者に特に適しています。ZeroSearch は、実効的な代替策を提供します。」
使用シナリオ
教育分野では、教師や学生が学術文献を迅速に検索する手助けをすることができます。
ビジネス環境では、企業が市場調査を行い、高額な検索費用をかけずに必要な情報を取得することができます。
ソフトウェア開発では、開発チームがコードやドキュメントを効率的に検索するために役立ちます。
製品特徴
強化学習を通じて検索能力を最適化する
教師あり微調整によりモデルの効果を向上させる
実際の検索エンジンとの相互作用を排除してコストを削減する
多様な規模の LLM に対応する
コースウェアメカニズムによりモデルの推論能力を向上させる
広範な活用シーンと優れた汎用性
使用チュートリアル
Conda 環境を作成し、依存パッケージをインストールする。
トレーニングデータセットとシミュレーションされた LLM をダウンロードする。
ローカルのシミュレーションサーバーを起動する。
Google Search API キーを設定する。
強化学習トレーニングを行うためのトレーニングスクリプトを実行する。
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