Entraînement par curriculum de données (Curriculum Learning)
iaDéfinition
L'entraînement par curriculum de données est une stratégie qui ordonne délibérément les exemples présentés à un modèle pendant l'entraînement, du plus simple au plus complexe, plutôt que de les tirer aléatoirement. Inspirée de l'apprentissage humain, cette méthode part du principe qu'un modèle converge plus vite et plus stablement s'il rencontre d'abord des séquences courtes, des tâches faciles ou des données propres, avant d'aborder des textes longs, du raisonnement multi-étapes ou du code complexe. La difficulté d'un exemple peut être mesurée par sa longueur, sa perplexité sous un modèle de référence, ou un score de qualité issu d'un filtre automatique. Le curriculum learning s'oppose au mélange uniforme classique et se retrouve dans l'entraînement de grands modèles de langage, où certains laboratoires introduisent progressivement du code, des données multilingues ou des chaînes de raisonnement longues en fin de pré-entraînement. Il est également appliqué au fine-tuning par renforcement, en augmentant graduellement la difficulté des problèmes de mathématiques ou de programmation soumis au modèle. Les bénéfices rapportés incluent une meilleure stabilité de l'entraînement et une convergence plus rapide, mais la conception d'un bon curriculum reste empirique et dépend fortement du domaine cible visé par l'organisation.
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