DeepSeek-Prover-V1.5 AI 数学证明系统分析报告
核心技术概览
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基础架构
- 基于DeepSeekMath预训练模型
- 采用三阶段训练流程:
- 监督微调(SFT)
- Lean 4环境训练
- 强化学习优化(RLPAF+RMaxTS)
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创新训练方法
- RLPAF(Proof Assistant Feedback强化学习):
- 通过Lean 4证明助手反馈进行模型优化
- RMaxTS:
- 新型搜索算法,提升证明效率
- RLPAF(Proof Assistant Feedback强化学习):
性能表现
测试集 | 准确率(%) | 对比基准 |
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miniF2F | 50.0 | GPT-3.5 |
ProofNet | 63.5 | GPT-4 |
综合提升幅度 | +18.1 | 传统方法 |
单步证明优化 | +25.3 | 基线模型 |
技术突破
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形式化证明能力
- 完整支持Lean 4定理证明语言
- 示例代码解析能力:
theorem mythm : ∀ a b : ℕ, a + b = b + a := by simp
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系统特性
- 全证明(Whole-proof)与分步证明(Proof-step)双模式
- 与Lean 4环境深度集成
行业影响
- 首次实现AI系统在形式化数学证明领域超越GPT-4
- 开源生态建设:
- Hugging Face模型托管
- GitHub代码开源
- 推动"AI+定理证明"研究范式转变
发展建议
- 加强复杂定理的泛化能力
- 拓展支持Coq/Isabelle等其他证明系统
- 开发教育领域应用场景