Language agents, which use a large language model (LLM) capable of in-context learning to interact with an external environment, have recently emerged as a promising approach to control tasks. We present the first language-agent approach to formal theorem-proving. Our method, COPRA, uses a high-capacity, black-box LLM (GPT-4) as part of a policy for a stateful backtracking search. During the search, the policy can select proof tactics and retrieve lemmas and definitions from an external database. Each selected tactic is executed in the underlying proof framework, and the execution feedback is used to build the prompt for the next policy invocation. The search also tracks selected information from its history and uses it to reduce hallucinations and unnecessary LLM queries. We evaluate COPRA on the miniF2F benchmark for Lean and a set of Coq tasks from the Compcert project. On these benchmarks, COPRA is significantly better than one-shot invocations of GPT-4, as well as state-of-the-art models fine-tuned on proof data, at finding correct proofs quickly.


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北京时间2023年3月15日凌晨,ChatGPT开发商OpenAI 发布了发布了全新的多模态预训练大模型 GPT-4,可以更可靠、更具创造力、能处理更细节的指令,根据图片和文字提示都能生成相应内容。 具体来说来说,GPT-4 相比上一代的模型,实现了飞跃式提升:支持图像和文本输入,拥有强大的识图能力;大幅提升了文字输入限制,在ChatGPT模式下,GPT-4可以处理超过2.5万字的文本,可以处理一些更加细节的指令;回答准确性也得到了显著提高。
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