遮蔽语言模型（Masked Language Model，MLM）是一种自监督学习技术，其核心思想是在不依赖显式标注数据的情况下，通过遮蔽输入文本中的部分词汇，迫使模型利用剩余的上下文信息来预测这些被遮蔽的词汇。具体来说，MLM会随机选择输入序列中的一部分标记，并将它们替换为特殊的遮蔽标记（如[MASK]），然后训练模型去预测这些被遮蔽的标记。
这种训练方式使模型能够学习到词汇之间的语义关系和上下文依赖，从而更深入地理解单词之间的关系以及它们使用的上下文。与传统的从左到右的语言模型预训练不同，MLM目标允许表示融合左右上下文，这使得模型可以预训练一个深层双向Transformer。例如，在BERT模型中，MLM任务通常会随机屏蔽输入序列中的15%的标记，并训练模型去预测这些屏蔽的标记。
MLM最初由Taylor在1953年提出，并在BERT模型中得到了广泛应用。BERT通过MLM任务来预训练词的语义理解能力，并结合下一句预测（NSP）任务来训练句子之间的理解能力。这种方法不仅提高了模型对语言的理解能力，还显著提升了各种自然语言处理任务的性能
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