DeepSeek-Prover-V1.5 – 70億參數的開源數學大模型

DeepSeek-Prover-V1.5是什麼

DeepSeek-Prover-V1.5是由DeepSeek團隊開發的開源數學大模型，擁有70億參數。模型通過結合強化學習（RLPAF）和蒙特卡洛樹搜索（特別是RMaxTS變體），在數學定理證明方面取得了顯著的效率和準確性提升。在高中和大學級別的數學問題上，DeepSeek-Prover-V1.5在Lean 4平台上的表現超越了其他所有開源模型，創造了新的最先進水平（SOTA）。不僅能驗證現有證明，還有潛力幫助創造新的數學知識，推動數學研究進入“大數學”時代。

DeepSeek-Prover-V1.5的主要功能

• 強化學習優化：模型採用基於證明助手反饋的強化學習（RLPAF），通過Lean證明器的驗證結果作爲獎勵信號，優化證明生成過程。
• 蒙特卡洛樹搜索：引入RMaxTS算法，一種蒙特卡洛樹搜索的變體，用於解決證明搜索中的獎勵稀疏問題，增強模型探索行爲。
• 證明生成能力：模型能生成高中和大學級別的數學定理證明，顯著提高了證明的成功率。
• 預訓練與微調：在高質量數學和代碼數據上進行預訓練，並針對Lean 4代碼補全數據集進行監督微調，提升了模型的形式化證明能力。
• 自然語言與形式化證明對齊：用DeepSeek-Coder V2在Lean 4代碼旁註釋自然語言思維鏈，將自然語言推理與形式化定理證明相結合。

DeepSeek-Prover-V1.5的技術原理

• 預訓練（Pre-training）：DeepSeek-Prover-V1.5在數學和代碼數據上進行了進一步的預訓練，專注於Lean、Isabelle和Metamath等形式化數學語言，以增強模型在形式化定理證明和數學推理方面的能力。
• 監督微調（Supervised Fine-tuning）：使用特定的數據增強技術，包括在Lean 4代碼旁邊添加自然語言的思維鏈註釋，以及在證明代碼中插入中間策略狀態信息，以此來提高模型對自然語言和形式化證明之間一致性的理解。
• 強化學習（Reinforcement Learning）：採用GRPO算法進行基於證明助手反饋的強化學習，利用Lean證明器的驗證結果作爲獎勵信號，進一步優化模型，使其與形式化驗證系統的要求更加一致。
• 蒙特卡洛樹搜索（Monte-Carlo Tree Search, MCTS）：引入了一種新的樹搜索方法，通過截斷和重新開始機制，將不完整的證明分解爲樹節點序列，並利用這些節點繼續證明生成過程。
• 內在獎勵驅動的探索（Intrinsic Rewards for Exploration）：通過RMaxTS算法，DeepSeek-Prover-V1.5使用內在獎勵來驅動探索行爲，鼓勵模型生成多樣化的證明路徑，解決證明搜索中的獎勵稀疏問題。

DeepSeek-Prover-V1.5的項目地址

• 產品官網：deepseek.com
• GitHub倉庫：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V1.5
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2408.08152

如何使用DeepSeek-Prover-V1.5

• 環境配置：確保安裝了所有必要的軟件和依賴項，比如Lean證明助手，以及其他可能需要的編程語言環境。
• 獲取模型：訪問DeepSeek-Prover-V1.5的GitHub倉庫，克隆或下載模型的代碼庫到本地。
• 模型安裝：根據提供的安裝指南安裝模型，可能包括編譯代碼、安裝Python庫或其他依賴。
• 數據準備：準備或生成需要證明的數學問題和定理的描述，需要按照特定的格式來編寫，以便模型可以理解。
• 交互界面：使用命令行界面或圖形用戶界面（如果提供）與模型交互，輸入數學問題或定理。
• 證明生成：運行模型，讓它處理輸入的數學問題。模型將嘗試生成證明或提供證明步驟。

DeepSeek-Prover-V1.5的應用場景

• 數學研究：輔助數學家和研究人員在探索新的數學理論和證明時，快速驗證和生成複雜的數學證明。
• 教育領域：在高等教育中，幫助學生學習和理解數學定理的證明過程，提高他們的數學推理能力。作爲教學工具，自動生成練習題的證明步驟，提供給學生作爲學習參考。
• 自動化定理證明：在形式化驗證領域，DeepSeek-Prover-V1.5可以用於自動化地證明數學軟件和系統的正確性。
• 軟件開發：集成到軟件開發流程中，幫助開發人員理解和驗證算法的數學基礎。