MLM是Masked Language Model的缩写，

中文可以翻译为“掩码语言模型”。

这是一种在自然语言处理（NLP）领域中

用于训练语言模型的技术。

它最著名的应用是在

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型中。

在MLM任务中，

输入给模型的一段文本中的某些词

会被随机地替换为一个特殊的[mask]标记。

然后，模型的任务是根据这些被[mask]标记周围词语的上下文信息

来预测原本被遮盖的词是什么。

通过这种方式，

模型能够学习到词语之间的关系以及更广泛的语境信息，

从而理解语言的复杂性，

包括词汇间的语法和语义联系。

这种预训练方法让模型

能够在没有明确监督信号的情况下

从大量文本数据中学习丰富的语言表示，

之后可以在各种下游任务上进行微调，

比如情感分析、问答系统、命名实体识别等。