アリババはAI検索エンジンの学習コストを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モデルのトレーニングコストの削減に関するブレークスルーを発表しました。これについては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提案しました。これは、シミュレーションを使用して、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のリクエストのルーティング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。広範な知識ベースで既にトレーニングされたモデルは、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は、基準モデルを検索エンジンに変換し、他のAIシステムがリクエストに応じて学習できるようにすると主張されています。この技術は、高価な外部検索インフラへの依存を減少させます。

例えば、APIを介して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応答を生成するのに$70.8かかりました。

革新は検索機能を拡張できると研究者たちは述べた。

再度お知らせしますが、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、場合によってはそれを超えることができる」とされています。