什么是掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）？

掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）是一种自然语言处理的核心训练技术，它通过在输入文本序列中随机掩盖部分词语（通常用特殊标记如[MASK]替代），要求模型基于上下文信息预测这些被掩盖的词语，从而学习语言的深层语义表示和上下文依赖关系。这种自监督学习方法无需人工标注数据，就能有效捕捉词语间的统计规律和语义关联，为构建高性能语言模型奠定基础。

在AI产品开发的实际落地中，MLM作为预训练语言模型（如BERT）的核心机制，已被广泛应用于各种自然语言处理任务，包括情感分析、命名实体识别、机器翻译和智能客服系统等。通过大规模语料库的预训练，基于MLM的模型可以迁移到特定业务场景，显著提升产品在文本理解和生成方面的准确性与效率，为AI驱动的应用如搜索引擎优化和内容推荐提供强大支持。想深入了解，推荐阅读BERT的原始论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》（Devlin et al., 2018）。