アリババの研究者らは、情報を検索するために AI システムをトレーニングするコストと複雑さを大幅に削減できる技術を開発しました。
「ZeroSearch」と呼ばれるこの技術により、大規模言語モデル (LLM) は、実現可能と言われているトレーニング プロセス中に実際の検索エンジンと対話するのではなく、シミュレートされたアプローチを通じて高度な検索機能を開発できるようになります。
このイノベーションにより、企業は API 費用を大幅に節約できる可能性がありますが、開発者は、AI が Google や Amazon などの他のプラットフォームから情報を取得する方法をより詳細に制御できるようになります。
学習アルゴリズムの推論により、結果が見つかり、返された文書が生成され、関連するものが生成され、有用性が低下したことが発見されました。
民俗言語の学習エンジンは、AI アシスタントを訓練できるようになりました。
[…][b]その後、言語モデルはトレーニング コストに使用され、Google 検索のパフォーマンスと同等であることが判明しましたが、ZeroSearch のパフォーマンスははるかに低く、平均してパフォーマンスが大幅に向上したことがわかりました。
これは中小企業に利益をもたらす可能性があると科学者は、オンラインで入手可能なマシンレベルの数学データセットの研究が商業的にアクセス可能になるだろうと述べています。
」と彼らは付け加えた。
コメント