DeepSeek-Prover는 강화 학습 및 몬테 카로 트리 탐색을 통해 정리 증명에 대한 발전을 이끌고 있으며, 증명 보조 피드백도 포함합니다.

DeepSeek-Prover-V1.5에 대한 연구 논문은 강화 학습 및 몬테 카로 트리 탐색(MCTS)을 통합하여 자동 정리 증명 시스템을 개선하는 시스템을 제시합니다. 이 시스템은 수학적 증명의 논리적 단계에서 복잡한 검색 공간을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 강화 학습은 증명 보조자로부터의 피드백에 기반하여 시스템을 지시합니다. MCTS는 다양한 해결책을 탐색하는 데 도움이 되며, 가장 유망한 경로를 확인합니다. DeepSeek-Prover-V1.5의 기술 설계는 이러한 구성 요소들이 함께 작동하여 전통적인 접근 방식보다 어려운 수학 문제에서 성능을 크게 개선합니다. 그러나 논문은 시스템이 증명 보조자의 기능에 과하게 의존하는 점을 제한으로 지적합니다. 이러한 의존도가 증명 보조자가 편향이나 제한을 가질 경우 학습 효율성을 제한할 수 있습니다. 또 다른 관심사는 확장성입니다. 시스템은 주로 작은 문제에서 테스트 되었으므로, 더 큰, 더 복잡한 증명에 대한 효율성이 불확실합니다. 시스템의 해석 가능성도 의문입니다. 시스템의 의사 결정 과정을 이해하는 것이 어려울 수 있습니다. 이는 신뢰 구축 및 추가 개선에 중요합니다. 논문은 시스템이 새로운, 이전에 보지 못한 문제에 대한 지식을 일반화하는 능력을 테스트하는 추가 연구가 필요하다고 제안합니다. 또한 더 큰 문제에서의 성능을 평가하는 것도 중요합니다. 이러한 제한이 해결된다면, 시스템은 수학 및 컴퓨터 과학 등의 다양한 분야에서 연구자들을 지원하는 강력한 도구가 될 수 있습니다.