DeepSeek, DeepSeek-Prover-V2 공개: 재귀 증명 검색을 통한 고급 신경 정리 증명 완벽가이드
DeepSeek, DeepSeek-Prover-V2 공개: 재귀 증명 검색을 통한 고급 신경 정리 증명
인공지능/AI 전문 정보
DeepSeek AI는 Lean 4 환경 내에서 형식 정리 증명을 위해 특별히 설계된 획기적인 오픈 소스 대규모 언어 모델인 DeepSeek-Prover-V2의 출시를 발표했습니다. 이 최신 반복은 DeepSeek-V3의 강력한 기능을 활용하여 자체 고품질 초기화 데이터를 생성하는 혁신적인 재귀 정리 증명 파이프라인을 도입함으로써 이전 작업을 기반으로 구축되었습니다. 결과 모델은 신경 정리 증명에서 최고 수준의 성능을 달성했으며 수학적 추론 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 ProverBench가 도입되었습니다. 선구적인 콜드
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DeepSeek AI는 Lean 4 환경 내에서 형식 정리 증명을 위해 특별히 설계된 획기적인 오픈 소스 대규모 언어 모델인 DeepSeek-Prover-V2의 출시를 발표했습니다. 이 최신 반복은 DeepSeek-V3의 강력한 기능을 활용하여 자체 고품질 초기화 데이터를 생성하는 혁신적인 재귀 정리 증명 파이프라인을 도입함으로써 이전 작업을 기반으로 구축되었습니다. 결과 모델은 신경 정리 증명에서 최고 수준의 성능을 달성했으며 수학적 추론 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 ProverBench가 도입되었습니다. 선구적인 콜드 스타트 추론 데이터 생성 DeepSeek-Prover-V2의 주요 혁신은 고유한 콜드 스타트 교육 절차에 있습니다. 이 프로세스는 강력한 DeepSeek-V3 모델이 복잡한 수학적 정리를 보다 관리하기 쉬운 일련의 하위 목표로 분해하도록 유도하는 것으로 시작됩니다. 동시에 DeepSeek-V3는 Lean 4에서 이러한 높은 수준의 증명 단계를 공식화하여 구조화된 하위 문제 시퀀스를 효과적으로 생성합니다
상세 분석
. 각 하위 목표에 대한 계산 집약적인 증명 검색을 처리하기 위해 연구원들은 더 작은 7B 매개변수 모델을 사용했습니다. 어려운 문제의 모든 분해 단계가 성공적으로 입증되면 완전한 단계별 공식 증명이 DeepSeek-V3의 해당 사고 연쇄 추론과 결합됩니다. 이 독창적인 접근 방식을 통해 모델은 비공식적이고 높은 수준의 수학적 추론과 엄격한 형식적 증명을 모두 통합하는 합성 데이터 세트에서 학습할 수 있어 후속 강화 학습을 위한 강력한 콜드 스타트를 제공합니다. 강화된 추론을 위한 강화 학습 합성 콜드 스타트 데이터를 기반으로 DeepSeek 팀은 7B 증명 모델이 엔드투엔드를 해결할 수 없지만 모든 하위 목표가 성공적으로 해결된 까다로운 문제를 선별했습니다. 이러한 하위 목표의 형식적 증명을 결합함으로써 원래 문제에 대한 완전한 증명이 구성됩니다.
정리
그런 다음 이 형식적 증명은 보조정리 분해를 설명하는 DeepSeek-V3의 사고 사슬과 연결되어 형식화가 뒤따르는 비공식적 추론의 통합된 훈련 예제를 생성합니다. 그런 다음 증명 모델은 이 합성 데이터에 대해 미세 조정되고 강화 학습 단계가 이어집니다. 이 단계에서는 이진적 옳고 그름 피드백을 보상 신호로 활용하여 비공식적인 수학적 직관과 공식적인 증명의 정확한 구성 사이의 격차를 해소하는 모델의 능력을 더욱 개선합니다. 최첨단 성능 이 혁신적인 훈련 프로세스의 정점은 6,710억 개의 매개변수를 자랑하는 모델인 DeepSeek-Prover-V2–671B입니다. 이 모델은 신경 정리 증명 분야에서 최첨단 성능을 입증하는 놀라운 결과를 얻었습니다. Mi에서는 인상적인 88.9%의 합격률에 도달했습니다.
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