Goedel-Prover-V2 – 普林斯顿联合清华等开源的定理证明模型
Goedel-Prover-V2 是一款由普林斯顿大学、清华大学、英伟达等机构携手打造的开源定理证明器,它通过分层式数据合成、验证器引导的自我修正和模型平均等前沿技术,显著提升了自动形式化证明的生成效率。该工具有两个参数版本:32B 和 8B。32B 模型在 MiniF2F 基准测试中取得了 90.4% 的 Pass@32 成绩,超越了 DeepSeek-Prover-V2-671B。在 PutnamBench 和 MathOlympiadBench 基准测试中,Goedel-Prover-V2 也名列前茅,展现出强大的定理证明能力。
Goedel-Prover-V2:开启自动证明新篇章
Goedel-Prover-V2 是一个由顶尖学府联合开发的开源定理证明器,旨在革新数学定理的证明方式。它整合了诸多创新技术,致力于提升自动形式化证明的生成质量和效率。该项目包含 32B 和 8B 两种参数规模的模型,为不同需求的用户提供了选择。
核心特性:Goedel-Prover-V2 具备哪些能力?
- 自动生成证明: 能够为复杂的数学问题创建形式化的证明,从而加速研究进程。
- 自我纠错机制: 借助 Lean 编译器的反馈,模型可以不断迭代修正证明,从而提高证明的准确性。
- 高效训练与优化: 采用分层式数据合成和模型平均技术,显著提升训练效率和模型性能。
- 开放与可扩展性: 提供开源模型和数据集,方便研究人员进行二次开发和改进。
技术解析:Goedel-Prover-V2 的运作原理
- 分层式数据合成(Scaffolded Data Synthesis): 通过自动生成难度递增的证明任务,引导模型从易到难地学习,填补不同难度问题之间的空白,从而提供更密集的训练信号。
- 验证器引导的自我修正(Verifier-Guided Self-Correction): 模型借助 Lean 编译器的反馈,逐步改进证明,高度还原人类在完善证明过程中的修正方式,提升证明的可靠性。
- 模型平均(Model Averaging): 基于多个训练阶段的模型检查点进行平均,以恢复模型的多样性,从而在更大的 Pass@K 值下提升整体性能,增强鲁棒性。
卓越性能:Goedel-Prover-V2 的表现如何?
- MiniF2F 基准测试:
- 32B 模型: Pass@32 达到 90.4%,超越 DeepSeek-Prover-V2-671B 的 82.4%。
- 8B 模型: Pass@32 达到 83.3%,与 DeepSeek-Prover-V2-671B 相当,但模型规模小了近 100 倍。
- PutnamBench 基准测试:
- 32B 模型: 解决 64 个问题,位居榜首;Pass@32 解决了 57 个问题,显著优于 DeepSeek-Prover-V2-671B 的 47 个问题。
- 8B 模型: 表现出色,与 DeepSeek-Prover-V2-671B 相当。
- MathOlympiadBench 基准测试:
- 32B 模型: 解决 73 个问题,显著优于 DeepSeek-Prover-V2-671B 的 50 个问题。
- 8B 模型: 表现接近,展现出强大的定理证明能力。
项目资源:哪里可以找到 Goedel-Prover-V2?
- 项目官网: https://blog.goedel-prover.com/
- HuggingFace 模型库:
应用前景:Goedel-Prover-V2 的应用场景
- 数学定理证明: 自动生成数学定理的形式化证明,帮助数学家验证猜想、探索新的数学理论。
- 软件与硬件验证: 验证软件算法、程序逻辑和电路设计的正确性,提升系统可靠性。
- 教育领域: 作为辅助工具,帮助学生理解和掌握数学概念和定理。
- 人工智能与机器学习: 验证模型的数学基础和算法逻辑,确保模型的可靠性。
- 科学研究与工程: 验证科学研究中的数学模型和理论,确保设计方案的可行性。
常见问题解答
Q: Goedel-Prover-V2 与其他定理证明器相比有哪些优势?
A: Goedel-Prover-V2 采用了创新的技术,例如分层式数据合成、验证器引导的自我修正和模型平均,这些技术显著提升了自动形式化证明生成的性能,尤其是在 MiniF2F、PutnamBench 和 MathOlympiadBench 等基准测试中表现出色。
Q: 我如何开始使用 Goedel-Prover-V2?
A: 您可以访问 HuggingFace 模型库下载模型,并参考项目官网上的文档和示例代码,开始使用 Goedel-Prover-V2 进行定理证明。
Q: Goedel-Prover-V2 支持哪些编程语言?
A: Goedel-Prover-V2 主要基于 Lean 语言进行开发和训练,您可以使用 Lean 编译器进行验证和交互。