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== Définition ==
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xxxxxxx
Méthode d''''[[apprentissage par curriculum]]''' automatique adaptée au '''[[peaufinage]]''' de l''''[[apprentissage par renforcement]]''' des '''[[Grand modèle de langues|grands modèles de langues]]'''. Elle ajuste dynamiquement le curriculum d'entraînement en fonction des capacités actuelles du '''[[modèle]]''' à l'aide de techniques telles que la sélection du '''[[Problème du bandit manchot|bandit manchot]]''' et l''''[[analyse de sensibilité]]'''.
 
Voir aussi '''[[apprentissage automatique]]''', '''[[entraînement]]''' et '''[[optimisation de la politique relative au groupe]]'''


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXX'''
'''apprentissage par curriculum auto-évolutif'''
 
Voir aussi '''[[apprentissage par curriculum]]''', '''GRPO''' et '''[[problème du bandit manchot]]'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Self-Evolving Curriculum'''
''' Self-Evolving Curriculum Learning'''


''' SEC'''
''' SEC'''
''Automatic curriculum learning method tailored for reinforcement learning fine-tuning of large language models. It dynamically adjusts the training curriculum according to the model’s current capabilities using techniques like multi-armed bandit selection and sensitivity analysis. Its defining property is its dependence on performance-driven adaptation.''


== Sources ==
== Sources ==

Dernière version du 17 février 2026 à 15:49

en construction

Définition

Méthode d'apprentissage par curriculum automatique adaptée au peaufinage de l'apprentissage par renforcement des grands modèles de langues. Elle ajuste dynamiquement le curriculum d'entraînement en fonction des capacités actuelles du modèle à l'aide de techniques telles que la sélection du bandit manchot et l'analyse de sensibilité.

Voir aussi apprentissage automatique, entraînement et optimisation de la politique relative au groupe

Français

apprentissage par curriculum auto-évolutif

Anglais

Self-Evolving Curriculum Learning

SEC

Automatic curriculum learning method tailored for reinforcement learning fine-tuning of large language models. It dynamically adjusts the training curriculum according to the model’s current capabilities using techniques like multi-armed bandit selection and sensitivity analysis. Its defining property is its dependence on performance-driven adaptation.

Sources

Source : arxiv

Source : Emergent Mind

Contributeurs: Arianne Arel, Patrick Drouin