/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,5 млрд
Размер весов
13,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Опубликована
16 авг 2024

DeepSeek-Prover-V1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

DeepSeek-Prover-V1 — дообученная языковая модель для генерации формальных математических доказательств на Lean 4.

191скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены29 авг 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

DeepSeek-Prover-V1 — языковая модель DeepSeek для формального доказательства математических теорем в Lean 4. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 6,5 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Она дообучена на DeepSeekMath 7B с использованием синтетического набора из 8 млн формальных утверждений и доказательств, созданных по задачам математических олимпиад и курсового уровня.

Модель предназначена для генерации полных доказательств и поддержки поиска доказательств в Lean 4. В README сообщается о результатах на бенчмарках miniF2F и FIMO; это экспериментальные оценки, зависящие от числа сэмплов и метода поиска. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и имеет лицензию `other`; условия лицензии следует проверять в карточке модели перед использованием.

Сценарии применения

  • генерация доказательств теорем в Lean 4
  • формализация решений математических задач
  • поиск доказательств для задач олимпиадного уровня
  • исследование методов автоматического доказательства теорем

Ограничения

Модель ориентирована на формальные доказательства в Lean 4; приведённые в README результаты относятся к конкретным бенчмаркам и режимам генерации. Условия лицензии `other` требуют проверки перед использованием.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-Prover: Advancing Theorem Proving in LLMs through Large-Scale Synthetic Data

1. Introduction

Proof assistants like Lean have revolutionized mathematical proof verification, ensuring high accuracy and reliability. Although large language models (LLMs) show promise in mathematical reasoning, their advancement in formal theorem proving is hindered by a lack of training data. To address this issue, we introduce an approach to generate extensive Lean 4 proof data derived from high-school and undergraduate-level mathematical competition problems. This approach involves translating natural language problems into formal statements, filtering out low-quality statements, and generating proofs to create synthetic data. After fine-tuning the DeepSeekMath 7B model on this synthetic dataset, which comprises 8 million formal statements with proofs, our model achieved whole-proof generation accuracies of 46.3% with 64 samples and 52% cumulatively on the Lean 4 miniF2F test, surpassing the baseline GPT-4 at 23.0% with 64 samples and a tree search reinforcement learning method at 41.0%. Additionally, our model successfully proved 5 out of 148 problems in the Lean 4 Formalized International Mathematical Olympiad (FIMO) benchmark, while GPT-4 failed to prove any. These results demonstrate the potential of leveraging large-scale synthetic data to enhance theorem-proving capabilities in LLMs. Both the synthetic dataset and the model will be made available to facilitate further research in this promising field.

2. Evaluation Results

miniF2F-test
ReProver26.5%
GPT-f36.6%
Hypertree Proof Search41.0%
DeepSeek-Prover-V150.0%

3. Model & Dataset Downloads

We release the DeepSeek-Prover-V1 along with the synthetic dataset to the public.

Model & DatasetDownload
DeepSeek-Prover-V1🤗 HuggingFace
Synthetic Dataset🤗 HuggingFace

4. License

This code repository is licensed under the MIT License. The use of DeepSeek-Prover models is subject to the Model License. DeepSeek-Prover supports commercial use.

See the LICENSE-CODE and LICENSE-MODEL for more details.

5. Contact

If you have any questions, please raise an issue or contact us at service@deepseek.com.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
304287b

0 моделей