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掩码语言模型(MLM)技术解析：理论基础、演进脉络与应用创新掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）是一种自监督预训练目标，其核心思想是通过随机掩盖输入序列中的部分词汇，让模型基于上下文预测被掩盖的原始词汇，从而学习语言的深层双向表示。这一机制由Google AI团队在2018年提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型中首次系统化实现并广泛应用，彻底改变了自然语言处理领域的预训练范式。

LLM - 大模型 ScallingLaws 的 CLM 和 MLM 中不同系数(PLM) 教程(2)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/145188660

一个处女座的程序猿

MLM：多模态大型语言模型的简介、微调方法、发展历史及其代表性模型、案例应用之详细攻略MLM：多模态大型语言模型的简介、微调方法、发展历史及其代表性模型、案例应用之详细攻略目录相关文章AI之MLM：《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读

【LLM】预训练||两句话明白儿的底层原理从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段：预训练阶段（pre-training）和微调（fune-tuning）阶段。

我是有底线的