掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）是 LLMs（Large Language Models）中的一种预训练任务，用于学习词语之间的关系。
在 MLM 中，输入文本中的一部分词语会被随机掩盖，模型需要根据上下文推断这些被掩盖的词语。掩盖的方式一般是将一定比例的词语替换为特殊的 [MASK] 标记。
具体来说，MLM 的实现过程如下：
1. 数据准备：将原始文本按照一定比例进行随机掩码，得到输入文本。
2. 模型构建：构建基于 Transformer 结构的神经网络模型，模型输入为掩码后的文本，输出为每个词语的概率分布。
3. 模型训练：使用大规模的文本数据对模型进行预训练，目标是最大化预测被掩盖的词语的概率。
4. 模型微调：在特定任务上对预训练模型进行微调，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
以下是一个使用 PyTorch 实现 MLM 的代码示例：
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MLM(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, hidden_size):
super(MLM, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)
def forward(self, input_ids, masked_positions):
# input_ids: [batch_size, seq_length]
# masked_positions: [batch_size, num_masked]
embeddings = self.embedding(input_ids) # [batch_size, seq_length, hidden_size]
masked_embeddings = embeddings.masked_select(masked_positions.unsqueeze(-1)).view(-1, embeddings.size(-1)) # [num_masked, hidden_size]
masked_logits = self.fc(masked_embeddings) # [num_masked, vocab_size]
return F.log_softmax(masked_logits, dim=-1)
在这个代码示例中，我们使用了 PyTorch 内置的 Embedding 层和 Linear 层来构建模型。在 forward 方法中，我们首先根据输入文本的 id 获取词向量，然后根据掩码位置获取需要预测的词向量。最后，我们使用 Linear 层将预测的词向量转换为每个词的概率分布，并使用 log_softmax 函数计算交叉熵损失。
