Goedel-Prover-V2 - 칭화대, NVIDIA 등과 함께 사용하는 프린스턴의 오픈 소스 정리 증명 모델입니다.

Goedel-Prover-V2是什么

Goedel-Prover-V2 是普林斯顿大学、清华大学和英伟达等顶尖机构联合推出的开源定理证明模型。模型基于创新技术如分层式数据合成、验证器引导的自我修正和模型平均等，显著提升自动形式化证明的性能。Goedel-Prover-V2模型有两个版本，32B 和 8B，模型在多个基准测试中表现卓越，例如在 MiniF2F 测试中，32B 模型的 Pass@32 成绩高达 90.4%，超越规模更大的 DeepSeek-Prover-V2。模型能够自动生成复杂数学问题的证明，基于 Lean 编译器反馈进行自我修正，提升证明质量。Goedel-Prover-V2 开源特性为研究者提供进一步开发和改进的基础。

Goedel-Prover-V2 - 普林斯顿联合清华和英伟达等开源的定理证明模型

Goedel-Prover-V2的主要功能

自动生成证明：为复杂的数学问题生成形式化的证明过程，帮助解决复杂数学难题。
自我修正能力：借助 Lean 编译器的反馈，模型能迭代修正自身的证明，提高证明的准确性和质量。
효율적인 교육 및 최적화：基于分层式数据合成和模型平均技术，提升训练效率，增强模型性能，使其在多个基准测试中表现出色。
开源与可扩展性：提供开源模型和数据集，便于研究者进一步开发和改进。

Goedel-Prover-V2的性能表现

MiniF2F 基准测试::
- 32B 模型的 Pass@32 成绩高达 90.4%，大幅领先 671B 的 DeepSeek-Prover-V2（82.4%）。
- 8B 模型的 Pass@32 成绩达到 83.3%，尽管参数量仅为 DeepSeek-Prover-V2 的约 1/100，但性能相当。
PutnamBench 基准测试::
- 32B 模型在 Pass@64 指标上位居榜首，解决 64 个问题。
- 在 Pass@32 指标上，32B 模型解决 57 个问题，显著优于 DeepSeek-Prover-V2-671B 的 47 个问题。
- 8B 模型的表现也非常出色，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 模型也表现出色，接近 32B 模型的水平，展现强大的定理证明能力。

Goedel-Prover-V2的官网地址

프로젝트 웹사이트：https://blog.goedel-prover.com/
허깅페이스 모델 라이브러리::
- https://huggingface.co/Goedel-LM/Goedel-Prover-V2-8B
- https://huggingface.co/Goedel-LM/Goedel-Prover-V2-32B

如何使用Goedel-Prover-V2

프로젝트 리소스에 액세스：访问HuggingFace 模型库，从 HuggingFace 下载模型文件，选择适合的版本（如 8B 或 32B）。
하드웨어 요구 사항：建议使用高性能 GPU 或 GPU 集群。
소프트웨어 환경：安装 Python 和深度学习框架（如 PyTorch），确保环境支持大模型推理。
입력 문제：将需要证明的数学问题转换为模型支持的格式（如 Lean 语言）。
데이터 전처리：根据模型要求对问题进行编码和格式化。
모델 로드：用 HuggingFace 提供的工具加载预训练模型。
生成证明：将问题输入模型，模型自动生成证明，并用 Lean 编译器验证和修正。
验证证明：用 Lean 编译器检查生成的证明是否正确。
迭代修正：如果证明有误，模型根据反馈进行自我修正，直到生成正确的证明。

Goedel-Prover-V2的核心优势

뛰어난 성능：Goedel-Prover-V2 在多个基准测试中表现优异，例如 32B 模型在 MiniF2F 的 Pass@32 测试中达到 90.4% 的准确率，显著领先于其他同类模型。
创新的技术架构：基于分层式数据合成、验证器引导的自我修正和模型平均技术，有效提升模型训练效率和证明质量。
开源与可扩展性：提供开源模型和数据集，便于研究者自由访问、使用和进一步开发改进。
광범위한 애플리케이션 시나리오：适用数学研究、软件硬件验证、教育辅助、人工智能与机器学习以及科学研究与工程等多个领域。
高效的训练与优化：基于分层式数据合成和模型平均技术，实现高效的训练和性能优化，增强模型的鲁棒性。