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DeepSeek-Prover-V2

DeepSeek-Prover-V2 – DeepSeek推出的開源數學推理大模型

DeepSeek-Prover-V2

DeepSeek-Prover-V2 是由深度求索團隊 DeepSeek 開源的一款專注于數學推理的超大規模語言模型。該模型分為兩個版本：DeepSeek-Prover-V2-671B 和 DeepSeek-Prover-V2-7B，分別擁有6710億和70億參數。作為 Prover-V1.5 的升級版，DeepSeek-Prover-V2 結合了混合專家系統（MoE）架構，具備超長上下文處理和多精度計算的能力，能夠將自然語言問題轉化為形式化證明代碼。其先進的多頭潛注意力（MLA）架構通過壓縮鍵值緩存（KV Cache）顯著降低了推理過程中的內存占用和計算開銷。通過遞歸定理證明管道生成的數據，并采用三階段訓練范式，DeepSeek-Prover-V2 在數學推理數據集上表現出色，形式化定理證明的通過率高達88.9%。

DeepSeek-Prover-V2是什么

DeepSeek-Prover-V2 是深度求索團隊 DeepSeek 開源的數學推理專用超大規模語言模型。模型包括兩個版本：DeepSeek-Prover-V2-671B 和 DeepSeek-Prover-V2-7B，分別擁有6710億和70億參數。作為 Prover-V1.5 的改進版，該模型采用混合專家（MoE）架構，具備超長上下文處理能力和多種計算精度，能夠將自然語言問題轉換為形式化證明代碼。其多頭潛注意力（MLA）架構通過優化鍵值緩存（KV Cache）顯著降低了推理所需的內存和計算開銷。通過一個遞歸定理證明管道生成的數據，結合預訓練、數學專項訓練和人類反饋強化學習微調的三階段訓練，DeepSeek-Prover-V2 在數學推理領域展現了卓越的性能，形式化定理證明的通過率高達88.9%。該模型已在 Hugging Face 平臺開源，適用于形式化定理證明、自動定理驗證和邏輯推理訓練等多種應用場景，為數學推理領域帶來了新的突破。

DeepSeek-Prover-V2的主要功能

數學問題解決：能夠處理從基礎代數到高等數學的各類問題，尤其擅長自動證明定理和進行復雜計算。
形式化推理訓練：基于 Lean 4 框架進行的形式化推理訓練，結合強化學習和大規模合成數據，顯著提升了自動化證明能力。
高效訓練與部署：采用更高效的 safetensors 文件格式，支持 BF16、FP8、F32 等多種計算精度，便于模型更快且更節省資源地進行訓練和部署。
超長上下文處理：支持最長 163,840 tokens 的上下文窗口，適合處理復雜的數學證明任務。
雙模式解題：提供快速模式（直接生成代碼答案）和邏輯模式（分步拆解推理過程），滿足不同使用場景的需求。
知識蒸餾與優化：通過知識蒸餾技術增強小模型性能，使其在資源受限的設備上也能實現高效推理。

DeepSeek-Prover-V2的技術原理

多頭潛注意力（MLA）架構：采用先進的多頭潛注意力（MLA）架構，通過優化鍵值緩存（KV Cache），有效降低了推理過程中的內存占用和計算開銷，使得模型在資源有限的環境中依然高效運行。
混合專家（MoE）架構：基于混合專家（MoE）架構，結合 Lean 4 框架進行形式化推理訓練，提升了自動化證明的能力。
文件格式與計算精度：DeepSeek-Prover-V2-671B 使用更高效的 safetensors 文件格式，并支持多種計算精度（如 BF16、FP8、F32），以加快訓練和部署過程。
強化學習與訓練范式：采用三階段訓練范式：預訓練、數學專項訓練以及人類反饋強化學習（RLHF）微調。強化學習階段使用 GRPO 算法，為每個定理采樣一組候選證明，并根據相對獎勵優化策略，逐步增加訓練任務的難度，引導模型掌握更復雜的證明。
形式化證明器集成：創新性地集成形式化證明器，將自然語言問題轉化為 Coq/Lean 等證明輔助系統的代碼表達。