

Zerosearch
简介 :
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。
需求人群 :
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。
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
使用教程
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。
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