アリババはAI検索エンジンのトレーニングコストを88%削減しました

中国のテクノロジー大手アリババは、検索に特化したAIモデルの学習コストを削減することに成功したと発表しました。これについてSCMPが報じています。

研究者たちは「ZeroSearch」と呼ばれる新しいアプローチを発表しました。それは、シミュレーションを用いて、Googleのような実際のシステムと相互作用することなく、ニューラルネットワークの検索能力を88%向上させるとされています。

この方法は、商業ツールを介してリクエストをルーティングすることにしばしば関連する高コストを回避することを可能にします。すでに広範な知識ベースで訓練されたモデルは、リクエストに応じて「質の高いコンテンツ」を生成します。

ZeroSearchが基準モデルを検索エンジンに変え、他のAIシステムがリクエストに応答するように学習できるとされています。この技術は、高価な外部検索インフラへの依存を減らします。

例えば、APIを通じてGoogleに64,000のリクエストを送信するのに$586.7かかりました。140億のパラメータを持つAIモデルを使用して学習用の回答を生成するのに$70.8かかりました。

革新は検索の可能性を広げることができると研究者たちは指摘しました。

おさらいですが、4月に中国のテクノロジー大手が新しいAIモデルファミリーQwen3を発表しました。これは「GoogleやOpenAIの最高のソリューションと比較するか、ある場合にはそれを上回る」能力を持っています。