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2025-05-06 21:33:57
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  实际上,DeepSeek 此前就已久发布过同类模型,2024 年 8 月时,他们曾发布了DeepSeek-Prover-V1.5,一个大约 7B 参数的模型。根据 DeepSeek 当时公布的信息,V1.5 在结合强化学习和蒙特卡洛树搜索等技术后,在一些标准的数学证明测试(如miniF2F 和 ProofNet)中取得了不错的成果,能够处理从高中到大学本科部分水平的数学问题。

  根据其公开的配置文件,我们可以了解到更多关于模型结构的信息。该模型建立在 DeepSeek-V3 架构之上,因此许多配置与通用的 DeepSeek-V3 模型相似。它采用了混合专家(MoE,Mixture-of-Experts)的设计,具体来说,每层包含 256 个路由专家(routed experts)和1个共享专家(shared expert),每个专家的中间层大小(moe_intermediate_size)为 2048,在处理每个输入符号(token)时会激活其中的 8 个专家。此外,该模型支持的最大上下文长度达到了 163,840 个 token。

  不过,截至发稿时,DeepSeek 官方尚未发布更多关于该模型的技术细节和性能数据。关于 DeepSeek-Prover-V2-671B 的训练方法、使用了哪些特定于数学证明的数据,以及它在基准测试上的实际表现如何等关键信息,目前仍一无所知。

  对于这个新模型的内部构造和具体能力,还有待官方提供更多信息。考虑到参数量的巨大提升,我们可以期待 Prover-V2 能在各项数学证明基准上取得更好的成绩。

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