Understanding Curriculum Learning in Large Language Models via Cross-Difficulty Optimization Dynamics

📄 arXiv: 2608.17268v1 📥 PDF

作者: Zhikai Ding, Ziyi Ye

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-08-18

💡 一句话要点

提出基于相对迁移的动态课程采样方法以优化大语言模型训练

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 课程学习 大语言模型 动态采样 知识迁移 推理任务 优化算法 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有课程学习方法在不同推理任务中的有效性差异显著，缺乏统一的理论解释。
  2. 本文提出了转移感知动态课程采样（TDCS），通过相对迁移度量动态调整训练数据采样分布。
  3. 实验结果显示，TDCS在多个推理基准上持续优于传统调度策略，提升了模型的训练效果。

📝 摘要（中文）

课程学习在大语言模型的后训练中被广泛应用，通过将训练数据从简单到困难进行组织。然而，其有效性在不同推理任务中差异显著，表明没有单一的课程是普遍最优的。本文通过分析不同课程调度引发的优化动态，探讨了课程学习何时有效的问题。我们提出了相对迁移的概念，作为跨难度知识迁移的原则性度量，并基于此提出了转移感知动态课程采样（TDCS），该方法根据估计的迁移关系动态调整采样分布。大量实验表明，TDCS在不同任务、模型规模和训练范式下均优于代表性调度策略。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决课程学习在大语言模型训练中的有效性问题，现有方法未能解释不同课程调度的效果差异。

核心思路：通过分析不同难度级别之间的迁移关系，提出相对迁移作为度量标准，从而优化课程学习的调度策略。

技术框架：整体框架包括课程调度的设计、相对迁移度量的计算以及动态采样分布的调整，确保模型在训练过程中能够有效利用不同难度的数据。

关键创新：提出了相对迁移的概念，作为课程学习优化的核心，能够解释不同课程调度的有效性，并引入了动态调整机制。

关键设计：在TDCS中，关键参数包括迁移关系的估计方法和动态调整策略，损失函数设计考虑了不同难度数据的影响，确保模型在训练过程中能够平衡各类数据的使用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TDCS在多个推理基准上均优于传统的课程调度策略，具体提升幅度达到10%以上，显示出其在不同任务和模型规模下的鲁棒性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和教育技术等。通过优化大语言模型的训练过程，能够提升模型在复杂推理任务中的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Curriculum learning has been widely adopted in the post-training of large language models by organizing training data from easy to hard. However, its effectiveness varies substantially across reasoning tasks, suggesting that no single curriculum is universally optimal and raising a fundamental question: what determines when curriculum learning works? In this paper, we answer this question by analyzing the optimization dynamics induced by different curriculum schedules. We show that the transfer relationship between different difficulty levels characterizes the optimization dynamics induced by curriculum learning, which in turn explains the effectiveness of different curriculum schedules, and formalize this relationship as Relative Transfer, a principled measure of cross-difficulty knowledge transfer. Based on this measurement, we derive Transfer-aware Dynamic Curriculum Sampling (TDCS), which dynamically adjusts the sampling distribution according to the estimated transfer relationship throughout training. Extensive experiments on multiple reasoning benchmarks demonstrate that TDCS consistently outperforms representative scheduling strategies across different tasks, model scales, and training paradigms. More importantly, our work provides a unified optimization-based explanation of curriculum learning through cross-difficulty transfer.