Beyond Shallow Heuristics: Leveraging Human Intuition for Curriculum Learning

📄 arXiv: 2508.19873v1 📥 PDF

作者: Vanessa Toborek, Sebastian Müller, Tim Selbach, Tamás Horváth, Christian Bauckhage

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-27

备注: Presented at ICNLSP 2025; to appear in the ACL Anthology; received the Best Short Paper Award

💡 一句话要点

利用人类直觉优化课程学习以提升语言模型训练效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 课程学习 语言模型 简单语言 人类直觉 自然语言处理 BERT

📋 核心要点

  1. 现有的课程学习方法在定义和测量语言难度方面存在挑战，导致训练效果不理想。
  2. 本文提出利用人类策划的简单语言作为课程学习的信号，通过结构化的方式提升训练效果。
  3. 实验结果显示，结构化课程学习能显著改善简单语言的困惑度，而基于能力的策略未能带来一致的提升。

📝 摘要（中文）

课程学习（CL）旨在通过从“简单”到“困难”呈现数据来改善训练，但定义和测量语言难度仍然是一个未解的挑战。本文探讨人类策划的简单语言是否可以作为CL的有效信号。通过使用简单维基百科语料库的文章级标签，我们将基于标签的课程与依赖浅层启发式的能力基础策略进行了比较。实验结果表明，仅添加简单数据并未带来明显好处，但通过课程结构化，尤其是优先引入时，能显著改善困惑度，特别是在简单语言上。相反，基于能力的课程未能在随机排序上取得一致的提升，可能是因为它们未能有效区分两类数据。我们的结果表明，人类对语言难度的直觉可以指导语言模型的预训练课程学习。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决课程学习中如何有效定义和测量语言难度的问题。现有方法多依赖于浅层启发式，导致训练效果不佳。

核心思路：论文提出利用人类策划的简单语言作为课程学习的信号，通过将简单数据结构化并优先引入来提升模型的训练效果。

技术框架：整体流程包括数据准备、课程设计和模型训练三个主要阶段。首先，从简单维基百科中提取文章级标签，然后设计基于这些标签的课程，最后使用BERT-tiny模型进行训练。

关键创新：最重要的创新在于将人类直觉引入课程学习，利用简单语言的标签来指导训练，而不是依赖传统的能力基础策略。

关键设计：在实验中，模型的输入数据首先经过简单语言的筛选，采用特定的损失函数以优化困惑度，并在训练过程中调整学习率以适应不同难度的数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，结构化课程学习在简单语言上的困惑度显著改善，尤其是在优先引入简单数据时，表现出一致的提升。相比之下，基于能力的策略未能在随机排序中取得显著优势，显示出其局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的语言模型预训练、教育技术中的个性化学习路径设计，以及其他需要处理语言难度的智能系统。通过引入人类直觉，未来的课程学习方法可能会更加高效，提升模型的理解和生成能力。

📄 摘要（原文）

Curriculum learning (CL) aims to improve training by presenting data from "easy" to "hard", yet defining and measuring linguistic difficulty remains an open challenge. We investigate whether human-curated simple language can serve as an effective signal for CL. Using the article-level labels from the Simple Wikipedia corpus, we compare label-based curricula to competence-based strategies relying on shallow heuristics. Our experiments with a BERT-tiny model show that adding simple data alone yields no clear benefit. However, structuring it via a curriculum -- especially when introduced first -- consistently improves perplexity, particularly on simple language. In contrast, competence-based curricula lead to no consistent gains over random ordering, probably because they fail to effectively separate the two classes. Our results suggest that human intuition about linguistic difficulty can guide CL for language model pre-training.