Goedel-Prover是什么?一文让你看懂Goedel-Prover的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Goedel-Prover概述简介

Goedel-Prover(哥德尔证明器)是普林斯顿大学、清华大学、清华大学等机构推出的开源大型语言大模型(LLM),用在自动化数学问题的形式证明生成。基于将自然语言数学问题翻译成形式语言(如Lean 4)生成形式化证明,解决形式化数学陈述和证明稀缺的问题。Goedel-Prover用专家迭代方法训练,基于不断扩展形式证明数据集,逐步提升证明能力。在多个基准测试中,Goedel-Prover表现出色,例如在miniF2F基准测试中达到57.6%的成功率,显著优于之前的开源模型。Goedel-Prover成功解决了PutnamBench中的7个问题,并为Lean Workbook生成近3万个形式证明,为自动化定理证明领域带来重大突破。

Goedel-Prover的功能特色

形式化翻译:将自然语言数学问题转换为形式语言,确保翻译的准确性和完整性。

证明生成:自动生成完整的证明,支持复杂的数学推理。

性能优化:基于专家迭代方法不断优化证明能力,提升证明成功率。

大规模数据处理:处理和生成大规模的形式化陈述和证明数据集,提升模型的泛化能力。

Goedel-Prover的技术原理

形式化翻译:

使用两个形式化器(Formalizer A和Formalizer B)将自然语言数学问题翻译成Lean 4的形式语言。两个形式化器分别基于不同的数据集进行训练,增加形式化风格的多样性。

基于编译正确性(CC)测试和忠实性与完整性(FC)测试评估形式化陈述的质量,确保其符合Lean语法且准确捕捉原始问题的含义。

专家迭代(Expert Iteration):初始阶段,用现有的证明器(如DeepSeek-Prover-V1.5-RL)为每个形式化陈述生成多个证明候选,基于Lean编译器验证证明的正确性。将验证通过的证明收集起来,作为训练数据,对基础模型(如DeepSeek-Prover-V1.5-Base)进行监督微调,生成新的证明器。重复上述过程,每次迭代都用新的证明器生成更多的证明,并将其加入训练数据,逐步提升模型的证明能力。

数据集扩展:除使用公开的Numina数据集外,Goedel-Prover形式化大量私人收集的数学问题,与Lean Workbook中的现有陈述合并,形成大规模的形式化陈述数据集。在训练过程中,逐步加入Mathlib4等外部数据集,增强模型对不同数学领域的适应能力。

Goedel-Prover项目介绍

GitHub仓库:https://github.com/Goedel-LM/Goedel-Prover

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/Goedel-LM/Goedel-Prover

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2502.07640v1

Goedel-Prover能做什么?

数学研究:帮助数学家快速验证复杂定理的证明,加速研究进程。

数学教学:为教师提供详细证明过程,辅助学生理解数学概念和逻辑。

软件验证:验证软件算法的逻辑正确性,提高软件的可靠性和安全性。

AI算法验证:验证AI算法的理论基础,确保其逻辑正确性和性能。

跨学科研究:验证不同学科间理论联系,为跨学科研究提供理论支持。

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