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ZeroSearch 的项目扩展与二次开发

2025-06-02 15:31:51作者:廉皓灿Ida

项目的基础介绍

ZeroSearch 是由阿里巴巴集团 Tongyi Lab 提出的一个创新性强化学习框架,旨在激励大型语言模型(LLMs)在训练过程中使用真实的搜索引擎进行搜索,而不直接产生搜索成本。通过监督微调,ZeroSearch 将 LLM 转变为一个检索模块,能够生成与查询相关的文档以及噪声文档。该框架通过逐步引入更具挑战性的检索场景,利用课程学习机制来激发模型的推理能力。

项目的核心功能

ZeroSearch 的核心功能包括:

  • 利用模拟搜索激励 LLMs 在训练过程中使用搜索引擎。
  • 通过监督微调将 LLM 转变为检索模块。
  • 引入课程学习机制,逐步提高模型的检索能力。
  • 支持不同的强化学习算法,如 REINFORCE、GPRO 和 PPO。

项目使用了哪些框架或库?

ZeroSearch 项目主要使用了以下框架和库:

  • PyTorch:用于深度学习模型的训练和推理。
  • Huggingface:用于管理和下载预训练模型和数据集。
  • sglang:用于启动基于提示的模拟服务器。
  • wandb:用于实验跟踪和可视化。

项目的代码目录及介绍

ZeroSearch 的代码目录结构如下:

  • assets/:存放项目相关的静态资源。
  • docs/:包含项目文档。
  • llm_agent/:包含用于训练和推理的语言模型代理的相关代码。
  • verl/:包含了项目依赖的 verl 库。
  • .gitignore:定义了 Git 忽略的文件和目录。
  • LICENSE:项目的许可证文件。
  • README.md:项目的自述文件,包含了项目的基本信息和安装指南。
  • pyproject.toml:定义了项目的构建系统和依赖。
  • requirements.txt:列出了项目依赖的 Python 包。
  • setup.py:用于安装项目作为 Python 包。
  • train_grpo.shtrain_ppo.shtrain_reinforce.sh:包含启动不同强化学习算法训练脚本的脚本文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 模型优化

  • 对现有模型进行优化,以提高检索质量和效率。
  • 尝试不同的预训练模型和数据集,以改善模型的泛化能力。

2. 算法扩展

  • 实现和集成更多的强化学习算法,以提供更多的训练选项。
  • 探索结合其他机器学习技术,如多任务学习,以增强模型的功能。

3. 功能增强

  • 扩展 ZeroSearch 的检索功能,以支持更多类型的数据源和搜索场景。
  • 开发用户界面,使得用户能够更直观地与模型交互。

4. 部署和集成

  • 开发容器化部署方案,以简化模型在生产环境中的部署。
  • 集成 ZeroSearch 到现有的搜索引擎或知识管理系统中,以提供增强的搜索能力。

通过上述的扩展和二次开发,ZeroSearch 项目可以更好地服务于多样化的应用场景,并推动开源社区的共同进步。

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