Alibaba reduziu o custo de treinamento de motores de busca de IA em 88%
O gigante tecnológico chinês Alibaba anunciou um avanço na redução do custo de treinamento de modelos de IA voltados para busca. É o que relata o SCMP.
Os pesquisadores apresentaram uma nova abordagem chamada ZeroSearch. Ela supostamente melhora as capacidades de busca das redes neurais em 88% através de simulações e sem interagir com sistemas reais como o Google.
O método permite evitar altos custos, frequentemente associados ao direcionamento de solicitações através de ferramentas comerciais. Modelos já treinados em vastas bases de conhecimento geram "conteúdo de qualidade" em resposta a solicitações.
Alega-se que o ZeroSearch transforma o modelo de referência em um motor de busca que é capaz de ensinar outros sistemas de IA a responder a consultas. A tecnologia reduz a dependência de uma infraestrutura de busca externa cara.
Por exemplo, o envio de 64 000 solicitações ao Google através da API custou $586,7. A geração de respostas para treinamento com um modelo de IA com 14 bilhões de parâmetros custou $70,8.
A inovação pode ampliar as possibilidades de busca, observaram os pesquisadores.
Recordamos que, em abril, o gigante tecnológico chinês lançou uma nova família de modelos de IA Qwen3, que "são capazes de se comparar ou até superar em alguns casos" as melhores soluções da Google e da OpenAI.
Ver original
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
Alibaba reduziu o custo de formação de motores de busca de IA em 88%
Alibaba reduziu o custo de treinamento de motores de busca de IA em 88%
O gigante tecnológico chinês Alibaba anunciou um avanço na redução do custo de treinamento de modelos de IA voltados para busca. É o que relata o SCMP.
Os pesquisadores apresentaram uma nova abordagem chamada ZeroSearch. Ela supostamente melhora as capacidades de busca das redes neurais em 88% através de simulações e sem interagir com sistemas reais como o Google.
O método permite evitar altos custos, frequentemente associados ao direcionamento de solicitações através de ferramentas comerciais. Modelos já treinados em vastas bases de conhecimento geram "conteúdo de qualidade" em resposta a solicitações.
Alega-se que o ZeroSearch transforma o modelo de referência em um motor de busca que é capaz de ensinar outros sistemas de IA a responder a consultas. A tecnologia reduz a dependência de uma infraestrutura de busca externa cara.
Por exemplo, o envio de 64 000 solicitações ao Google através da API custou $586,7. A geração de respostas para treinamento com um modelo de IA com 14 bilhões de parâmetros custou $70,8.
A inovação pode ampliar as possibilidades de busca, observaram os pesquisadores.
Recordamos que, em abril, o gigante tecnológico chinês lançou uma nova família de modelos de IA Qwen3, que "são capazes de se comparar ou até superar em alguns casos" as melhores soluções da Google e da OpenAI.