模型预训练是指在深度学习领域中，先在一个大规模数据集上对模型进行初步训练，使模型能够学习到基本的特征表示和模式，然后再针对具体任务或特定数据集进行微调的过程。本次主要介绍掩码语言模型预训练以及因果语言模型预训练。

掩码语言模型预训练是自然语言处理领域中的一种重要技术，主要用于学习文本的上下文表征。其中最具代表性的模型是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。
在BERT的预训练过程中，它引入了“遮蔽语言模型”（Masked Language Model, MLM）的任务。具体来说，模型会随机地对输入序列中的部分词汇进行遮蔽（通常遮蔽比例为15%左右），然后让模型根据上下文信息预测这些被遮蔽掉的词汇内容。
例如，在一个句子"猫喜欢吃鱼"中，模型可能会将"吃"字遮蔽并用特殊标记[MASK]替代，然后通过理解上下文"猫喜欢"和"鱼"来预测出"吃"这个动作词。
这种预训练方法使得模型能够从双向上下文中学习到词汇的语义和句法特征，从而获得强大的语言理解和生成能力。预训练结束后，可以将得到的模型参数用于下游各种自然语言处理任务，如分类、问答、命名实体识别等，只需在此基础上进行微调即可。

因果语言模型（Autoregressive Language Model）预训练是一种自然语言处理中基于自回归机制的模型训练方法，与掩码语言模型（如BERT）不同，因果语言模型在预训练时是单向预测序列中的下一个词。
以GPT（Generative Pre-training Transformer）系列模型为例，它们在预训练阶段主要遵循的是左到右（或右到左）的顺序建模原则。对于一个给定的文本序列，模型会根据当前时刻之前的所有词汇来预测下一个词汇的概率分布。换句话说，在训练过程中，每个时间步仅能看到历史信息而不能看到未来信息。
例如，在句子"狗喜欢吃骨头"中，预训练过程会对模型进行训练，使其学会根据"狗喜欢"预测出下一个词“吃”，然后根据"狗喜欢吃"预测出“骨头”。
通过这种自回归的方式学习大量未标注文本数据，因果语言模型能够捕获词语间的长期依赖关系和潜在的语言规律，并在预训练完成后应用于各种下游任务，如文本生成、问答系统等，同样需要微调来适应特定任务的需求。

1、掩码语言模型预训练：

# 导包
from datasets import load_dataset, Dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling

# 加载数据集
dataset = Dataset.load_from_disk("/wiki_cn_filtered")
print(dataset[0])

# 数据处理
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(&#