MathForm-8B
MathForm-8B
摘要
MathForm-8B 是一个自动形式化模型,可将自然语言数学命题转换为 Lean 4 代码。该模型基于 FormalVerse 数据集,通过监督微调,并利用 Lean 编译和语义一致性反馈进行强化学习训练。系统结合 Mathlib 知识检索、编译与语义验证及迭代优化生成形式化数据,随后进行轨迹重建并训练模型。在六个基准上报告了语法检查和一致性检查下的 Pass@8 通过率,实验使用 Lean 4.21.0,代码与评估流程已开源。
MathForm-8B 是一个自动形式化模型,可将自然语言数学命题转换为 Lean 4 代码。该模型随论文 MathForm:通过知识检索与验证引导的优化实现数学自动形式化规模化 一同发布。
该模型基于 FormalVerse 数据集,通过监督微调,并利用 Lean 编译和语义一致性反馈进行强化学习训练而成。
结果
使用方法
Transformers
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "openbmb/MathForm-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)
prompt = (
"Please convert the following informal math problem to a formal one in Lean 4 with a header. "
"Use the following theorem names: my_favorite_theorem.\n\n"
"Show that for every real number x, x^2 is non-negative."
)
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
**inputs, max_new_tokens=16384, temperature=0.6, top_p=0.95
)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
vLLM
vllm serve openbmb/MathForm-8B \
--served-model-name MathForm-8B \
--dtype bfloat16 \
--max-model-len 16384
SGLang
python -m sglang.launch_server \
--model-path openbmb/MathForm-8B \
--served-model-name MathForm-8B \
--dtype bfloat16 \
--context-length 16384
两个服务器均在 http://localhost:8000/v1/chat/completions 提供 OpenAI 兼容 API。
推荐设置
| 设置 | 值 |
|---|---|
temperature |
0.6 |
top_p |
0.95 |
max_new_tokens |
16384 |
评估
评估流程、基准文件和 Pass@k 脚本可在 MathForm 仓库 中获取。编译检查需要运行中的 Kimina Lean Server。实验使用 Lean 4.21.0。
许可证
本项目采用 Apache License 2.0 许可证。
引用
@misc{pu2026mathform,
title = {MathForm: Scaling Mathematical Autoformalization with Knowledge Retrieval and Verification-Guided Refinement},
author = {Lushi Pu and Weiming Zhang and Xinheng Xie and Zixuan Fu and Bingxiang He and Hengyu Zhao and Hongya Lyu and Xin Li and Jie Zhou and Yudong Wang},
year = {2026}
}
译自 OpenBMB · HF · 录于 二〇二六年八月二十六日