DeepSeek-Prover-V2 - Внесите свой вклад в развитие deepseek-ai на GitHub

DeepSeek-Prover-V2 — это модель большого языка с открытым исходным кодом, предназначенная для формального доказательства теорем в Lean 4. Она использует рекурсивный процесс доказательства теорем, поддерживаемый DeepSeek-V3, чтобы разложить сложные задачи на управляемые подзадачи. Этот инновационный подход интегрирует неформальное и формальное математическое рассуждение, что делает его ценным инструментом для исследователей и разработчиков в области математики и информатики.

1. Данные для рассуждений в условиях холодного старта

   Модель синтезирует данные для рассуждений в условиях холодного старта через рекурсивный поиск доказательств, используя DeepSeek-V3 как для разложения подзадач, так и для формализации.

2. Обучение с подкреплением

   DeepSeek-Prover-V2 использует обучение с подкреплением для улучшения своей способности связывать неформальное рассуждение с формальным построением доказательств, используя бинарную обратную связь для контроля вознаграждения.

3. Набор данных ProverBench

   Включает в себя эталонный набор данных ProverBench с 325 задачами из школьных соревнований и примеров из учебников, что позволяет проводить комплексную оценку в различных математических областях.

4. Варианты модели

   Доступен в двух размерах: 7B и 671B параметров, DeepSeek-Prover-V2 удовлетворяет различным вычислительным потребностям и контекстам.

5. Интеграция с Hugging Face

   Пользователи могут легко использовать модели через Transformers от Hugging Face для вывода модели, что облегчает быструю развертку и эксперименты.

6. Высокая производительность

   Модель достигает передовой производительности в нейронном доказательстве теорем, с впечатляющим коэффициентом прохождения на эталонных тестах.

1. Посетите сайт Hugging Face, чтобы получить доступ к моделям DeepSeek-Prover-V2.
2. Используйте предоставленные фрагменты кода для быстрой настройки модели для вывода.
3. Ознакомьтесь с набором данных ProverBench, чтобы понять типы задач, которые модель может решать.
4. Экспериментируйте с обеими размерами модели, чтобы найти наилучшее соответствие для ваших вычислительных ресурсов.

Что такое DeepSeek-Prover-V2?

DeepSeek-Prover-V2 — это модель на основе ИИ, предназначенная для формального доказательства теорем в Lean 4, использующая передовые методы обучения с подкреплением и рекурсивного поиска доказательств.

Как работает DeepSeek-Prover-V2?

Модель разлагает сложные теоремы на подзадачи, синтезирует доказательства и использует обучение с подкреплением для улучшения своих рассуждающих способностей.

Могу ли я использовать DeepSeek-Prover-V2 для своих проектов?

Да, модель с открытым исходным кодом и может быть интегрирована в различные проекты, связанные с формальным рассуждением и доказательством теорем.

Чем DeepSeek-Prover-V2 отличается от других доказателей теорем?

Она сочетает неформальное рассуждение с формальным построением доказательств через уникальный процесс обучения в условиях холодного старта и обучение с подкреплением, достигая высокой производительности в задачах доказательства теорем.

Как мне начать работу с DeepSeek-Prover-V2?

Вы можете начать с посещения страницы Hugging Face для DeepSeek-Prover-V2, где вы найдете документацию и примеры использования модели.

Данные о ценах пока недоступны; пожалуйста, проверьте официальный репозиторий GitHub для обновлений.

1. DeepSeek-Prover-V2 демонстрирует впечатляющие возможности в формальном доказательстве теорем, эффективно интегрируя неформальное рассуждение с формальным построением доказательств.
2. Производительность модели на эталонных наборах данных указывает на ее потенциал для решения сложных математических задач.
3. Однако пользователям может потребоваться хорошее понимание формальной математики и Lean 4, чтобы в полной мере использовать возможности модели.
4. Зависимость от обучения с подкреплением может потребовать дальнейшей настройки и экспериментов для оптимизации производительности для конкретных случаев использования.
5. В целом, хотя DeepSeek-Prover-V2 является мощным инструментом для исследователей и разработчиков, он может иметь крутую кривую обучения для тех, кто не знаком с формальным доказательством теорем.