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大多数现代 NLP 系统都遵循相当标准的方法来为各种用例训练新模型，即首先预训练，然后微调。这里， 预训练的目标是利用大量未标记的文本并构建语言理解的通用模型，然后针对各种特定的 NLP 任务（例如机器翻译、文本摘要等）进行微调。
在本博客中，我们将讨论两种流行的预训练方案，即掩码语言建模（MLM）和因果语言建模（CLM）。
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