Hotdry.
归档
ai-systems

Lean Mathlib AI 证明自动化：Copilot 参数调优与工程落地

深入分析 Lean Copilot 框架的 AI 证明自动化参数配置，包括策略建议的温度控制、证明搜索的束搜索参数、前提选择的向量检索，提供可落地的工程指南。

在形式化数学领域，Lean 与 Mathlib 已成为现代数学证明的基石。随着 Mathlib4 库规模超过 18.9 万条定理且持续增长，传统的手动证明方式面临效率瓶颈。AI 证明自动化系统通过集成大语言模型（LLM）与符号推理，为这一挑战提供了创新解决方案。本文将深入探讨基于 Lean Copilot 框架的 AI 证明自动化系统，聚焦参数调优与工程落地实践。

Lean Copilot 架构：FFI 集成与推理引擎

Lean Copilot 的核心创新在于通过 Foreign Function Interface（FFI）将 LLM 推理原生集成到 Lean 环境中。这一设计避免了传统 API 调用的网络延迟与依赖问题，实现了本地化高效推理。

CTranslate2 推理引擎

框架底层采用 CTranslate2 作为推理引擎，这是一个专为高效推理优化的 C++ 库。CTranslate2 支持 CPU 与 GPU 推理，通过量化、操作融合等技术显著提升推理速度。在配置时，开发者需要关注以下关键参数：

-- Lakefile.lean 中的依赖配置
require LeanCopilot from git "https://github.com/lean-dojo/LeanCopilot.git" @ "v1.2.0"

package my_package {
  moreLinkArgs := #["-L./.lake/packages/LeanCopilot/.lake/build/lib", "-lctranslate2"]
}

模型接口设计

Lean Copilot 提供两种核心接口：TextToText 用于文本生成任务，TextToVec 用于文本编码任务。这种分离设计允许开发者灵活选择适合的模型架构。

-- 自定义模型配置示例
def myModel : TextToText :=
  { generate := λ prompt params => 
      -- 调用本地或云端模型
      let temperature := params.temperature.getD 0.7
      let beamSize := params.beamSize.getD 4
      -- 生成逻辑
  }

策略建议工具：温度控制与多样性平衡

suggest_tactics 工具负责为当前证明目标生成候选策略。温度参数（temperature）在此起到关键作用，控制生成策略的多样性与创造性。

温度参数调优指南

  1. 低温模式（0.1-0.3）：适用于确定性强的证明步骤，如基础代数运算。生成策略集中且保守，适合初学者或标准化证明。

  2. 中温模式（0.4-0.7）：平衡模式，在创造性与可靠性间取得平衡。适用于大多数数学证明场景，能生成合理且多样的策略建议。

  3. 高温模式（0.8-1.2）：探索模式，鼓励创造性策略生成。适用于寻找非传统证明路径或探索性研究，但需配合严格的验证机制。

工程实践：自适应温度调整

在实际工程中，静态温度设置往往不足。建议实现自适应温度调整机制：

def adaptiveTemperature (goalComplexity : Float) (previousSuccessRate : Float) : Float :=
  let baseTemp := 0.5
  let complexityFactor := goalComplexity * 0.2
  let successFactor := (1.0 - previousSuccessRate) * 0.3
  min 1.2 (max 0.1 (baseTemp + complexityFactor + successFactor))

此算法根据目标复杂度和历史成功率动态调整温度，在简单目标上保持保守，在复杂目标上增加探索性。

证明搜索工具：束搜索与剪枝策略

search_proofs 工具结合 LLM 生成的策略与 Aesop 规则库进行多步骤证明搜索。束搜索（beam search）参数在此过程中至关重要。

束搜索参数配置

  1. 束宽（beam width）：控制每步保留的候选证明数量。建议设置：

    • 简单证明：束宽 3-5
    • 中等复杂度：束宽 8-12
    • 复杂证明：束宽 15-20

  2. 深度限制（depth limit）：防止搜索无限递归。根据证明类型设置：

    • 代数证明：深度 10-15
    • 组合证明：深度 20-30
    • 分析证明：深度 15-25

  3. 剪枝阈值（pruning threshold）：基于置信度分数淘汰低质量候选。建议初始值 0.3，根据领域调整。

搜索空间优化技术

为提升搜索效率，可实施以下优化：

-- 分层搜索策略
def hierarchicalSearch (goal : Expr) : Option Proof :=
  -- 第一层：快速浅层搜索
  let shallowResult := searchProofs goal {depthLimit := 5, beamWidth := 5}
  match shallowResult with
  | some proof => some proof
  | none => 
    -- 第二层：中等深度搜索
    let mediumResult := searchProofs goal {depthLimit := 15, beamWidth := 10}
    match mediumResult with
    | some proof => some proof
    | none =>
      -- 第三层：深度探索搜索
      searchProofs goal {depthLimit := 30, beamWidth := 20, temperature := 0.8}

这种分层策略在保证搜索质量的同时，显著减少计算资源消耗。

前提选择工具：向量检索与相关性评分

select_premises 工具从庞大的 Mathlib 库中检索相关定理作为证明前提。向量检索技术在此发挥核心作用。

嵌入模型选择与调优

  1. 模型选择：推荐使用专门针对数学文本训练的嵌入模型，如 MathBERT 或专门为 Lean 定理优化的模型。

  2. 维度配置：嵌入维度影响检索精度与计算成本：

    • 小型项目：维度 384-512
    • 中型项目：维度 768-1024
    • 大型项目：维度 1536-2048

  3. 相似度阈值：控制检索结果的严格程度：

    • 精确检索：阈值 0.85-0.95
    • 平衡检索：阈值 0.75-0.85
    • 探索检索：阈值 0.65-0.75

混合检索策略

单一向量检索可能遗漏重要前提。建议实施混合检索策略：

def hybridPremiseSelection (goal : Expr) : List Theorem :=
  let vectorResults := selectPremises goal {similarityThreshold := 0.8, topK := 10}
  let keywordResults := keywordBasedSearch goal {topK := 5}
  let ruleBasedResults := ruleBasedSelection goal {topK := 3}
  
  -- 去重与排序
  let allResults := vectorResults ++ keywordResults ++ ruleBasedResults
  deduplicateAndRank allResults

工程落地：依赖配置与性能监控

系统依赖与版本兼容性

Lean Copilot 对系统环境有特定要求，配置不当可能导致运行时错误：

  1. Lean 版本：必须 ≥ v4.3.0-rc2。建议使用最新稳定版以获得最佳兼容性。

  2. Git LFS：必需安装并配置，用于下载预训练模型权重。

  3. C++ 工具链：需要 C++17 兼容编译器（GCC ≥ 7 或 Clang ≥ 5）和 CMake ≥ 3.7。

  4. GPU 支持（可选但推荐）：

    • CUDA ≥ 11.0
    • cuDNN ≥ 8.0
    • 显存 ≥ 8GB（用于大型模型）

性能监控指标

建立全面的性能监控体系，确保系统稳定运行：

  1. 推理延迟：记录各工具的平均响应时间，设置阈值告警：

    • suggest_tactics：目标 < 500ms
    • search_proofs：目标 < 5s（简单证明），< 30s（复杂证明）
    • select_premises：目标 < 1s

  2. 成功率指标：

    • 策略建议采纳率：目标 > 60%
    • 证明搜索成功率：目标 > 40%（简单），> 20%（复杂）
    • 前提选择相关性：目标 > 70%

  3. 资源利用率：

    • CPU 使用率：告警阈值 90%
    • GPU 显存使用率：告警阈值 85%
    • 内存使用率：告警阈值 80%

错误处理与回滚策略

AI 证明自动化系统可能产生错误输出，需要健全的错误处理机制：

-- 安全包装器设计
def safeProofSearch (goal : Expr) : Except String Proof :=
  try
    let result := searchProofs goal defaultParams
    match result with
    | some proof => 
      -- 验证证明正确性
      if validateProof proof then
        Except.ok proof
      else
        Except.error "生成的证明验证失败"
    | none => Except.error "未找到证明"
  catch e =>
    Except.error s!"搜索过程中发生错误: {e}"

参数调优工作流

建立系统化的参数调优工作流，持续优化系统性能：

  1. 基准测试集构建：收集代表性证明问题，覆盖不同数学领域和复杂度等级。

  2. 自动化调优循环：

    初始化参数 → 运行基准测试 → 评估性能 → 调整参数 → 重复

  3. 多目标优化：平衡证明成功率、推理速度、资源消耗等指标。

  4. 领域适应：针对特定数学领域（如代数几何、组合数学）定制参数配置。

未来发展方向

当前 AI 证明自动化系统仍有改进空间，未来发展方向包括：

  1. 增量学习机制：使系统能够从新证明中持续学习，适应 Mathlib 的快速演进。

  2. 多模型协同：结合不同架构的 LLM（自回归、编码器 - 解码器）提升证明能力。

  3. 元学习能力：让系统学习如何为不同类型证明选择最优参数配置。

  4. 可解释性增强：提供生成策略的推理过程解释，增强用户信任。

结论

Lean Copilot 为代表的 AI 证明自动化系统，通过巧妙的架构设计和精细的参数调优，在形式化数学证明领域取得了显著进展。温度控制、束搜索参数、向量检索阈值等关键技术参数的合理配置，直接影响系统性能与用户体验。

工程实践中，需要建立全面的监控体系、健全的错误处理机制和系统化的调优工作流。随着技术的不断演进，AI 证明自动化有望从辅助工具发展为真正的协作伙伴，推动形式化数学研究的革命性进步。

资料来源：

  1. Song, P., Yang, K., & Anandkumar, A. (2025). Lean Copilot: Large Language Models as Copilots for Theorem Proving in Lean. arXiv:2404.12534v2
  2. Lean Copilot 官方文档与 Reservoir 页面（2025-12-05 更新）
查看归档