DeepSeek-Prover-V1.5 – 70亿参数的开源数学大模型 | AI工具集

DeepSeek-Prover-V1.5是什么

DeepSeek-Prover-V1.5是由DeepSeek团队开发的开源数学大模型，拥有70亿参数。模型通过结合强化学习（RLPAF）和蒙特卡洛树搜索（特别是RMaxTS变体），在数学定理证明方面取得了显著的效率和准确性提升。在高中和大学级别的数学问题上，DeepSeek-Prover-V1.5在Lean 4平台上的表现超越了其他所有开源模型，创造了新的最先进水平（SOTA）。不仅能验证现有证明，还有潜力帮助创造新的数学知识，推动数学研究进入“大数学”时代。

DeepSeek-Prover-V1.5的主要功能

• 强化学习优化：模型采用基于证明助手反馈的强化学习（RLPAF），通过Lean证明器的验证结果作为奖励信号，优化证明生成过程。
• 蒙特卡洛树搜索：引入RMaxTS算法，一种蒙特卡洛树搜索的变体，用于解决证明搜索中的奖励稀疏问题，增强模型探索行为。
• 证明生成能力：模型能生成高中和大学级别的数学定理证明，显著提高了证明的成功率。
• 预训练与微调：在高质量数学和代码数据上进行预训练，并针对Lean 4代码补全数据集进行监督微调，提升了模型的形式化证明能力。
• 自然语言与形式化证明对齐：用DeepSeek-Coder V2在Lean 4代码旁注释自然语言思维链，将自然语言推理与形式化定理证明相结合。

DeepSeek-Prover-V1.5的技术原理

• 预训练（Pre-training）：DeepSeek-Prover-V1.5在数学和代码数据上进行了进一步的预训练，专注于Lean、Isabelle和Metamath等形式化数学语言，以增强模型在形式化定理证明和数学推理方面的能力。
• 监督微调（Supervised Fine-tuning）：使用特定的数据增强技术，包括在Lean 4代码旁边添加自然语言的思维链注释，以及在证明代码中插入中间策略状态信息，以此来提高模型对自然语言和形式化证明之间一致性的理解。
• 强化学习（Reinforcement Learning）：采用GRPO算法进行基于证明助手反馈的强化学习，利用Lean证明器的验证结果作为奖励信号，进一步优化模型，使其与形式化验证系统的要求更加一致。
• 蒙特卡洛树搜索（Monte-Carlo Tree Search, MCTS）：引入了一种新的树搜索方法，通过截断和重新开始机制，将不完整的证明分解为树节点序列，并利用这些节点继续证明生成过程。
• 内在奖励驱动的探索（Intrinsic Rewards for Exploration）：通过RMaxTS算法，DeepSeek-Prover-V1.5使用内在奖励来驱动探索行为，鼓励模型生成多样化的证明路径，解决证明搜索中的奖励稀疏问题。

DeepSeek-Prover-V1.5的项目地址

如何使用DeepSeek-Prover-V1.5

• 环境配置：确保安装了所有必要的软件和依赖项，比如Lean证明助手，以及其他可能需要的编程语言环境。
• 获取模型：访问DeepSeek-Prover-V1.5的GitHub仓库，克隆或下载模型的代码库到本地。
• 模型安装：根据提供的安装指南安装模型，可能包括编译代码、安装Python库或其他依赖。
• 数据准备：准备或生成需要证明的数学问题和定理的描述，需要按照特定的格式来编写，以便模型可以理解。
• 交互界面：使用命令行界面或图形用户界面（如果提供）与模型交互，输入数学问题或定理。
• 证明生成：运行模型，让它处理输入的数学问题。模型将尝试生成证明或提供证明步骤。

DeepSeek-Prover-V1.5的应用场景

• 数学研究：辅助数学家和研究人员在探索新的数学理论和证明时，快速验证和生成复杂的数学证明。
• 教育领域：在高等教育中，帮助学生学习和理解数学定理的证明过程，提高他们的数学推理能力。作为教学工具，自动生成练习题的证明步骤，提供给学生作为学习参考。
• 自动化定理证明：在形式化验证领域，DeepSeek-Prover-V1.5可以用于自动化地证明数学软件和系统的正确性。
• 软件开发：集成到软件开发流程中，帮助开发人员理解和验证算法的数学基础。

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