DeepSeek-Prover развивает доказательство теорем с помощью усиления обучения и поиска в дереве Монте-Карло с обратной связью от помощника доказательства.

Исследовательская работа по DeepSeek-Prover-V1.5 представляет собой систему, которая улучшает автоматическое доказательство теорем, интегрируя обучение с подкреплением и поиск по дереву Монте-Карло (MCTS), с обратной связью от помощников доказательств. Система учится навигировать по сложным пространствам поиска логических шагов в математических доказательствах, где обучение с подкреплением направляет систему на основе обратной связи от помощников доказательств о действительности шагов. MCTS помогает исследовать возможные решения, моделируя множество возможных последовательностей и выявляя наиболее перспективные пути. Технический дизайн DeepSeek-Prover-V1.5 включает в себя эти компоненты, работающие в симбиозе, что значительно улучшает ее производительность на сложных математических задачах по сравнению с традиционными подходами. Однако в работе признается несколько ограничений, таких как сильная зависимость системы от возможностей помощника доказательств, что может ограничить эффективность обучения, если помощник имеет предвзятости или ограничения. Другим поводом для беспокойства является масштабируемость, поскольку система в основном тестировалась на небольших задачах, оставляя неопределенными ее результаты на более крупных и сложных доказательствах. Интерпретируемость системы также подвергается сомнению, поскольку понимание ее процесса принятия решений может быть сложным, что является важным для построения доверия и дальнейшего усовершенствования. В работе рекомендуется проводить дополнительные исследования, особенно по тестированию способности системы генерализировать свои знания на новые, не виденные раньше задачи и изучению ее результатов на более значимых задачах. Несмотря на эти ограничения, в работе признается DeepSeek-Prover-V1.5 как значительное достижение в автоматическом доказательстве теорем, с потенциальными приложениями в различных областях, таких как математика и информатика. Если ограничения системы будут преодолены, она может стать мощным инструментом для исследователей, помогая им решать сложные задачи более эффективно.