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Simulationsbasiertes Verfahren Optimiertes KI-Training: Alibaba Zerosearch reduziert Kosten um 88 Prozent

Verantwortliche:r Redakteur:in: Konstantin Pfliegl 1 min Lesedauer

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Alibaba hat mit Zerosearch eine Methode entwickelt, die KI-Suchfunktionen kostengünstiger trainiert, indem simulationsbasierte Verfahren teure API-Abfragen ersetzen und die Kosten um 88 Prozent senken.

(Bild: © Jürgen Fälchle/stock.adobe.com)
(Bild: © Jürgen Fälchle/stock.adobe.com)

Das Training moderner künstlicher Intelligenz ist eine Herausforderung: Klassische Reinforcement-Learning-Verfahren für Suchaufgaben sind auf Millionen von Suchmaschinenabfragen angewiesen. Das sorgt nicht nur für hohe Kosten, sondern liefert auch qualitativ schwankende Ergebnisse – ein Problem für die Effizienz und Skalierbarkeit des Trainings. Alibaba Zerosearch soll KI-Suchfunktionen kostengünstiger trainieren und dabei die Kosten um 88 Prozent senken.

KI-Training: Simulation statt Live-Suche

Das von Alibaba Cloud entwickelte Verfahren besteht aus zwei Schritten: Zunächst wird ein Sprachmodell durch überwachte Feinabstimmung zu einem retrieval-fähigen System weiterentwickelt. Es kann auf Anfragen hin relevante Dokumente generieren und simuliert damit das Verhalten echter Suchmaschinen.

In der folgenden Reinforcement-Learning-Phase wird der Schwierigkeitsgrad durch ein curriculum-basiertes Rollout-Konzept schrittweise erhöht: Die Qualität der simulierten Dokumente nimmt kontrolliert ab, was das Modell dazu zwingt, seine Relevanzbewertung fortlaufend zu verbessern.

Die Ergebnisse zeigen, dass Zerosearch nicht nur kosteneffizient arbeitet, sondern auch leistungsstark ist: Ein mit der neuen Methode trainiertes Qwen2.5-7B-Modell erreichte eine Retrieval-Leistung auf dem Niveau von Google Search. Die größere 14B-Version übertraf die Leistung sogar – und das bei 88 Prozent geringeren Trainingskosten.

„Mit Zerosearch senken wir die Kosten für das Training großer Sprachmodelle zur Simulation von Suchmaschinenverhalten drastisch“, erklärt Huang Fei, Leiter des Tongyi Natural Language Processing Lab bei Alibaba. Damit ermögliche man es Entwicklern und insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen, eigene Reinforcement-Learning-Frameworks aufzubauen – ganz ohne teure Abfragen an externe Suchmaschinen.

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