



时间:2025-05-16 关注公众号 来源:网络
在探索知识的无尽海洋中,DeepSeek致力于解锁数学智慧的深层密码,近日隆重推出其旗舰产品——深探证明者V2。这款开源数学推理大模型,标志着人工智能与数学严谨逻辑的深度交汇,为全球研究者和数学爱好者提供了一把全新的钥匙。深探证明者V2不仅继承了前代模型的卓越性能,更在其基础上实现了算法优化与推理能力的飞跃,旨在解决数学领域中的复杂证明问题,开启数学探索的新纪元。它通过模拟人类数学家的思考过程,结合深度学习的力量,挑战传统界限,让机器不仅理解已知定理,更能探索未知的数学真理。这一创新之举,不仅加速了数学理论的研究进程,也为交叉学科如计算机科学、逻辑学等领域带来了前所未有的合作机会,预示着一个由AI辅助的数学新时代正缓缓拉开序幕。
deepseek-prover-v2是由深度求索团队deepseek开发的专注于数学推理的超大规模语言模型。它包括两个版本:deepseek-prover-v2-671b和deepseek-prover-v2-7b,分别拥有6710亿和70亿参数,是prover-v1.5的升级版。模型采用混合专家系统(moe)架构,支持超长上下文和多精度计算,能够将自然语言问题转化为形式化证明代码。先进的多头潜注意力(mla)架构通过压缩键值缓存(kvcache)降低推理过程中的内存占用和计算开销。通过递归定理证明管道生成数据,并采用三阶段训练范式,包括预训练、数学专项训练和人类反馈强化学习微调。在性能上,deepseek-prover-v2在数学推理数据集上的表现卓越,形式化定理证明通过率高达88.9%。发布了deepseek-proverbench数据集,用于评估模型性能。模型已开源,可在huggingface平台使用,适用于形式化定理证明、自动定理验证、逻辑推理训练等场景,为数学推理领域带来了新的突破。
DeepSeek-Prover-V2的主要功能包括:
DeepSeek-Prover-V2的技术原理包括:
多头潜注意力(Multi-headLatentAttention,MLA)架构:模型采用了先进的多头潜注意力架构,通过压缩键值缓存,有效降低了推理过程中的内存占用和计算开销,使模型在资源受限的环境下依然能高效运行。 混合专家(MoE)架构:模型基于混合专家架构,使用Lean4框架进行形式化推理训练。通过结合强化学习与大规模合成数据,提升了自动化证明能力。 文件格式与计算精度:DeepSeek-Prover-V2-671B使用了更高效的safetensors文件格式,支持BF16、FP8、F32等多种计算精度,使模型能更快、更省资源地进行训练和部署。 强化学习与训练范式:DeepSeek-Prover-V2采用了三阶段训练范式:预训练、数学专项训练以及人类反馈强化学习(RLHF)微调。在强化学习阶段,模型使用GRPO算法,通过为每个定理采样一组候选证明并根据它们的相对奖励优化策略。模型通过课程学习逐步增加训练任务的难度,引导模型学习更复杂的证明。 形式化证明器集成:DeepSeek-Prover-V2创新性地集成了形式化证明器,能够将自然语言问题转化为Coq/Lean等证明辅助系统的代码表示。DeepSeek-Prover-V2的项目地址包括:
GitHub仓库: HuggingFace模型库: DeepSeek-Prover-V2-671B: DeepSeek-Prover-V2-7B:DeepSeek-Prover-V2的应用场景包括:
教育领域:在教育领域,DeepSeek-Prover-V2可以作为强大的教学辅助工具,帮助学生和教师解决复杂的数学问题。 科学研究:在科学研究中,DeepSeek-Prover-V2能协助研究人员进行复杂数学建模和理论验证。 工程设计:工程设计领域中,DeepSeek-Prover-V2可以应用于优化设计和模拟测试。 金融分析:在金融领域,DeepSeek-Prover-V2可以用于风险评估和投资策略分析。 软件开发:软件开发过程中,DeepSeek-Prover-V2可以辅助开发者进行算法设计和性能优化。以上就是DeepSeek-Prover-V2—DeepSeek推出的开源数学推理大模型的详细内容,更多请关注其它相关文章!
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