โมเดลการพิสูจน์ทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ล่าสุดของ DeepSeek แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในความสามารถด้านการให้เหตุผลอย่างเป็นทางการ โดยชุมชนมีความตื่นเต้นเป็นพิเศษเกี่ยวกับวิธีการแยกปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นเป้าหมายย่อยที่จัดการได้ง่ายขึ้น การพัฒนานี้เน้นย้ำถึงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นใน AI ที่เลียนแบบเทคนิคการแก้ปัญหาของมนุษย์และอาจมีผลกระทบอย่างกว้างขวางนอกเหนือจากคณิตศาสตร์
การแยกส่วนปัญหาเป็นนวัตกรรมสำคัญ
วิธีการของโมเดล DeepSeek-Prover-V2 ในการแยกปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นเป้าหมายย่อยที่จัดการได้ง่ายขึ้นได้รับการตอบรับอย่างดีจากชุมชนเทคนิค วิธีการนี้ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแยกทฤษฎีออกเป็นร่างพิสูจน์ระดับสูงในขณะที่ทำให้เป็นทางการในขั้นตอนเหล่านี้ใน Lean 4 ได้พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพอย่างน่าทึ่ง ผู้แสดงความคิดเห็นหลายคนสังเกตว่านี่เป็นเทคนิคที่มักสอนให้กับผู้แก้ปัญหาที่เป็นมนุษย์ ตั้งแต่วิศวกรไปจนถึงนักคณิตศาสตร์
สำหรับผมแล้ว มันค่อนข้างเข้าใจได้ง่ายว่าความสามารถของ LLM ในการแยกปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นชิ้นส่วนเล็กๆ ที่แก้ไขได้ง่ายขึ้นจะปลดล็อกระดับความซับซ้อนถัดไป รูปแบบนี้เหมือนกับเทคนิคที่มักสอนให้กับวิศวกรรุ่นใหม่ - วิธีการแบ่งโครงการที่ใช้เวลาหลายสัปดาห์ให้เป็นงานย่อยที่จัดการได้
ข้อสังเกตนี้เน้นย้ำว่าระบบ AI กำลังนำกลยุทธ์การแก้ปัญหาแบบมนุษย์มาใช้มากขึ้น ไปป์ไลน์การพิสูจน์ทฤษฎีแบบเรียกซ้ำที่ขับเคลื่อนโดย DeepSeek-V3 แสดงให้เห็นว่าการแยกการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนออกเป็นเป้าหมายย่อยสามารถนำไปสู่การแก้ปัญหาที่จะยากมากเมื่อเข้าถึงแบบองค์รวม
โมเดลผู้เชี่ยวชาญ vs. โมเดลทั่วไป
การเปิดตัว DeepSeek-Prover-V2 ทั้งในขนาด 7B และ 671B พารามิเตอร์ได้จุดประกายการอภิปรายเกี่ยวกับอนาคตของโมเดล AI เฉพาะทาง สมาชิกชุมชนหลายคนมองเห็นอนาคตที่ LLM ผู้เชี่ยวชาญหลายตัวจัดการกับโดเมนเฉพาะ โดยมีระบบตัวห่อคอยมอบหมายงานตามความจำเป็น วิธีการนี้จะช่วยให้โมเดลแต่ละตัวเก่งในด้านเฉพาะแทนที่จะพยายามเก่งในทุกด้าน
การสนทนาในชุมชนเผยให้เห็นว่าผู้ใช้บางคนกำลังทดลองกับระบบดังกล่าวแล้ว โดยใช้โมเดลที่แตกต่างกันสำหรับแง่มุมต่างๆ ของงานที่ซับซ้อน วิธีการเฉพาะทางนี้สอดคล้องกับทฤษฎี No Free Lunch ซึ่งแนะนำว่าไม่มีอัลกอริทึมเดียวที่เหมาะสมที่สุดสำหรับทุกปัญหา การมุ่งเน้นของ DeepSeek-Prover-V2 ในการพิสูจน์ทฤษฎีทางคณิตศาสตร์เป็นก้าวหนึ่งไปสู่อนาคตที่เฉพาะทางนี้ ด้วยอัตราการผ่านที่น่าประทับใจ 88.9% บนเกณฑ์ MiniF2F-test และการแก้ปัญหา 49 จาก 658 ปัญหาจาก PutnamBench ที่ท้าทาย
ข้อมูลประสิทธิภาพของ DeepSeek-Prover-V2:
- อัตราการผ่านเกณฑ์ 88.9% ในการทดสอบ MiniF2F-test benchmark
- แก้โจทย์ได้ 49 จาก 658 ปัญหา (7%) จาก PutnamBench
- มีให้เลือกสองขนาด: 7B และ 671B พารามิเตอร์
- DeepSeek-Prover-V2-671B สร้างบนพื้นฐานของ DeepSeek-V3-Base
- DeepSeek-Prover-V2-7B สร้างบนพื้นฐานของ DeepSeek-Prover-V1.5-Base พร้อมขยายบริบทโทเค็นเป็น 32K
การประยุกต์ใช้งานจริงนอกเหนือจากคณิตศาสตร์
ในขณะที่ DeepSeek-Prover-V2 มุ่งเน้นไปที่การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์อย่างเป็นทางการ ชุมชนได้ตระหนักอย่างรวดเร็วถึงการประยุกต์ใช้ที่กว้างขวางมากขึ้นสำหรับวิธีการแยกส่วนปัญหา ผู้ใช้แบ่งปันประสบการณ์กับระบบที่แยกงานประจำวันออกเป็นขั้นตอนที่ละเอียดมาก ซึ่งแนะนำการประยุกต์ใช้ตั้งแต่โครงการเขียนโค้ดไปจนถึงหุ่นยนต์
ชุมชนยังเน้นย้ำถึงความท้าทายที่ยังคงมีอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการรักษาบริบทระหว่างงานย่อยหลายงานและการจัดการกับขนาดของโครงการที่ซับซ้อน ผู้ใช้บางคนรายงานว่าเครื่องมือเอเจนต์ในปัจจุบันเริ่มต้นโครงการได้อย่างแข็งแกร่งแต่ประสิทธิภาพลดลงเมื่อความซับซ้อนเพิ่มขึ้น นี่บ่งชี้ว่าในขณะที่วิธีการของ DeepSeek-Prover-V2 มีแนวโน้มที่ดี แต่ยังคงมีความท้าทายที่สำคัญในการขยายเทคนิคเหล่านี้ไปสู่การประยุกต์ใช้ที่กว้างขวางขึ้น
องค์ประกอบของชุดข้อมูล ProverBench:
- มีปัญหาทั้งหมด 325 ข้อ
- 15 ข้อเป็นปัญหาที่ถูกทำให้เป็นทางการจากการแข่งขัน AIME 24 และ 25 (ทฤษฎีจำนวนและพีชคณิต)
- 310 ข้อเป็นปัญหาจากตัวอย่างในตำราและบทเรียนเพื่อการศึกษา
- ครอบคลุมคณิตศาสตร์ระดับการแข่งขันมัธยมศึกษาไปจนถึงระดับปริญญาตรี
การเข้าถึงและความสามารถในการใช้งาน
ชุมชนได้ตอบสนองในเชิงบวกต่อรูปแบบการเปิดตัวของ DeepSeek โดยผู้ใช้ชื่นชมการมีทั้งเวอร์ชันพารามิเตอร์ขนาดเล็ก (7B) และขนาดใหญ่ (671B) ผู้ใช้บางคนได้รายงานความสำเร็จในการใช้โมเดลผ่านแพลตฟอร์มเช่น OpenRouter.ai เพื่อแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนใน Lean ที่พวกเขาติดอยู่ก่อนหน้านี้ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ในทางปฏิบัติของระบบ
การเปิดตัว DeepSeek-Prover-V2 แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI โดยการนำกลยุทธ์การแยกส่วนปัญหาแบบมนุษย์มาใช้ จึงทำให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในการพิสูจน์ทฤษฎีอย่างเป็นทางการ ที่สำคัญกว่านั้น การอภิปรายของชุมชนเผยให้เห็นว่าวิธีการนี้มีศักยภาพในการประยุกต์ใช้ไกลเกินกว่าคณิตศาสตร์ ซึ่งอาจมีอิทธิพลต่อวิธีที่ระบบ AI ในอนาคตจะจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนในหลากหลายโดเมน เมื่อโมเดล AI เฉพาะทางยังคงพัฒนาต่อไป เราอาจเห็นการนำระบบที่รวมผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านกับชั้นการจัดระเบียบที่นำทางพวกเขาไปสู่การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและหลากหลายมิติมาใช้มากขึ้น