قبل التدريب برت مع التعلم من المناهج الدراسية عن طريق زيادة حجم كتلة المدخلات

حققت نماذج تمثيل اللغة المدربة مؤخرا مثل بيرت وروبرتا نتائج مهمة في مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ومع ذلك، فإنها تتطلب تكلفة حسابية عالية للغاية.يعد تعلم المناهج الدراسية (CL) أحد الحلول المحتملة لتخفيف هذه المشكلة.CL هي استراتيجية تدريبية حيث يتم إعطاء عينات التدريب للنماذج بأمر هادف بدلا من أخذ العينات العشوائية.في هذا العمل، نقترح طريقة CL جديدة تدريجيا، مما يزيد تدريجيا من حجم نص المدخلات لتدريب آلية الانتباه الذاتي في بيرت ومتغيراته باستخدام الحد الأقصى للحجم الدفعة المتوفرة.تظهر التجارب في إعدادات الموارد المنخفضة أن نهجنا يفوق أن يؤدي إلى خط الأساس من حيث سرعة التقارب والأداء النهائي على مهام المصب.