数据课程设计：从简单语法到复杂推理的样本排序对预训练Loss的影响 大家好！今天我们来探讨一个非常有意思且实用的课题：数据课程设计中，如何通过调整预训练数据的样本排序，并根据样本的复杂度进行分级，来优化预训练语言模型的Loss曲线和最终性能。 在自然语言处理领域，预训练语言模型已经成为主流范式。我们通常会使用海量文本数据来训练这些模型，使其学习到丰富的语言知识。然而，预训练数据的质量和组织方式对模型的学习效率和泛化能力有着至关重要的影响。一个常见的问题是，如果预训练数据过于简单，模型可能无法充分学习到复杂的语言结构和推理能力；而如果数据过于复杂，模型可能难以收敛。 因此，我们需要精心设计预训练数据的课程，即如何组织、排序和选择训练样本，以便模型能够逐步学习从简单到复杂的语言知识。今天，我们将重点关注样本排序对预训练Loss的影响，并探讨如何根据样本的复杂度进行排序，以获得更好的训练效果。 1. 问题背景与动机 传统的预训练方法通常采用随机打乱的样本顺序。虽然这种方法简单易行，但它忽略了样本之间的内在关系和难度差异。这可能导致模型在训练初期难以学习到有效的知识，或者在训练后期陷入局部最优 …