DeepSeek-Prover-V2 모델 소개
DeepSeek가 수학 정리 증명을 위한 초대형 언어 모델인 DeepSeek-Prover-V2를 공개했습니다. 이 모델은 무려 671억 개의 파라미터를 갖추고 있으며, Lean 4 증명 보조기와 함께 작동하도록 설계되었습니다. 특히, 복잡한 수학 문제를 자동으로 하위 목표로 분해하고, 이를 증명하는 과정을 통해 수학적 추론 능력을 향상시켰습니다. 이러한 접근 방식은 기존의 수학 AI 모델과 차별화되며, 개발자와 연구자들에게 새로운 가능성을 제시합니다.
DeepSeek-Prover-V2는 중국의 AI 스타트업 DeepSeek가 개발한 오픈소스 대형 언어 모델로, 수학 정리 증명을 자동화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 모델은 Lean 4 증명 보조기와 통합되어 작동하며, 복잡한 수학 문제를 자동으로 하위 목표로 분해하고, 이를 증명하는 과정을 통해 수학적 추론 능력을 향상시켰습니다.
DeepSeek-Prover-V2는 DeepSeek-V3 모델을 기반으로 하며, Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 활용하여 효율적인 추론을 가능하게 합니다. 이러한 구조는 각 토큰마다 8개의 전문가를 활성화하여, 총 671억 개의 파라미터 중 일부만을 사용함으로써 계산 효율성을 높였습니다.
이 모델은 MiniF2F 테스트에서 88.9%의 정답률을 기록하며, 기존의 수학 증명 AI 모델을 능가하는 성능을 보여주었습니다. 또한, PutnamBench의 658개 문제 중 49개를 해결하여 7%의 해결률을 달성했습니다. 이는 수학적 추론 능력에서 상당한 진전을 의미합니다.
DeepSeek-Prover-V2 모델의 주요 특징
- 671억 개의 파라미터: 대규모 모델로, 복잡한 수학 문제를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
- Mixture-of-Experts 아키텍처: 각 토큰마다 8개의 전문가를 활성화하여 계산 효율성을 높였습니다.
- Lean 4 통합: 수학 정리 증명을 위한 Lean 4 증명 보조기와의 통합을 통해 정확한 증명을 지원합니다.
- 자동 하위 목표 분해: 복잡한 문제를 자동으로 하위 목표로 분해하여 단계별로 해결합니다.
- 오픈소스 공개: GitHub와 Hugging Face를 통해 모델과 코드를 공개하여 연구자와 개발자들이 활용할 수 있도록 했습니다.
DeepSeek-Prover-V2 기술 문서
DeepSeek-Prover-V2 모델 GitHub 저장소
DeepSeek-Prover-V2 모델 및 데이터셋 다운로드
DeepSeek-Prover-V2-7B 모델
DeepSeek-Prover-V2-671B 모델
DeepSeek-ProverBench 데이터셋
더 읽어보기
- MiniF2F 테스트 정보: https://github.com/leanprover-community/miniF2F
- PutnamBench 정보: https://github.com/openai/putnambench
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.
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