基于自监督学习的掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）预训练算法 题目描述 掩码语言模型是自然语言处理领域的核心预训练技术，通过随机遮盖输入文本中的部分词汇，让模型预测被遮盖的原始词汇。本题需要深入理解MLM的算法原理、训练目标设计策略，以及如何通过这种自监督学习方式让模型获得语言理解能力。 解题过程详解 第一步：理解MLM的基本思想 核心直觉：人类在阅读时能够根据上下文预测缺失词语，MLM模拟这种语言理解能力 技术定义：将输入序列中15%的词汇随机替换为特殊标记[ MASK ]，训练模型基于上下文预测原词 关键优势：无需人工标注数据，可从海量文本中自监督学习语言规律 第二步：数据预处理与掩码策略 输入序列处理：将文本分割为token序列，如[ "我", "喜欢", "自然", "语言", "处理" ] 随机选择掩码位置：按15%比例随机选择token，如选择"自然"和"处理" 掩码替换策略： 80%概率替换为[ MASK]：[ "我", "喜欢", "[ MASK]", "语言", "[ MASK]" ] 10%概率替换为随机词：[ "我", "喜欢", "苹果", "语言", "技术" ] 10%概率保持原词：[ "我", "喜欢", "自然", "语言", "处理" ] 设计目的：避免预训练与微调阶段的不匹配（微调时没有[ MASK ]标记） 第三步：模型架构设计 Transformer编码器：使用多层自注意力机制构建深度双向表示 输入表示：token嵌入 + 位置嵌入 + 段落嵌入（针对句子对任务） 上下文编码：通过自注意力计算每个位置的双向上下文表示 输出层：在[ MASK ]位置输出词汇表大小的概率分布 第四步：损失函数计算 仅计算被掩码位置的预测损失：$$L = -\sum_ {i \in M} \log P(w_ i | \theta)$$ 其中M是被掩码的位置集合，$w_ i$是第i个位置的原词 举例：模型需要计算P("自然"|"我","喜欢",[ MASK],"语言",[ MASK ])的概率 第五步：训练优化技巧 动态掩码：每个epoch重新生成掩码模式，增加数据多样性 下一句预测（NSP）：联合训练句子关系判断任务（BERT采用） 全词掩码（Whole Word Masking）：遮盖完整词语而非子词单元 梯度累积：处理大批次训练时的内存限制 第六步：实现细节分析 词汇表设计：使用WordPiece或BPE等子词分割方法处理未登录词 批次构建：随机采样文档并截断/填充至固定长度 学习率调度：采用带热身的线性衰减策略 评估指标：使用掩码位置的预测准确率（Perplexity） 第七步：算法优势与局限 优势分析： 深度双向上下文编码 适用于多种下游任务 数据利用效率高 局限性： 预训练与微调输入分布差异 独立性假设忽略掩码间关系 计算成本较高 通过这七个步骤的详细分解，我们可以全面理解MLM如何通过巧妙的掩码策略和训练目标，使模型获得深层次的语言理解能力，为各种NLP任务提供强大的基础表示。