XLM 预训练模型：三阶段预训练任务详解及参数说明

XLM 预训练模型包含三个阶段的预训练任务，分别为：

1. 语言建模: 该任务会将输入的语言序列中的一些词语掩盖，然后预测这些被掩盖的词语。这个任务旨在让模型学习到语言的规律和结构。

2. 翻译语言建模: 该任务会将两种语言的语言序列输入模型，其中一个语言是源语言，另一个语言是目标语言。模型需要预测源语言序列中被掩盖的词语，同时还需要预测目标语言序列中的下一个词语。这个任务旨在让模型学会进行跨语言的表示学习。

3. 翻译自监督学习: 该任务会将一个语言的语言序列输入模型，然后随机替换一些词语，模型需要预测这些被替换的词语。这个任务旨在让模型学习到跨语言的语义表示。

在 XLM 预训练过程中，存在三个概率参数：

• word_mask: 掩盖词语的概率，默认值为 0.65。
• word_keep: 保留词语的概率，默认值为 0.1。
• word_rand: 随机替换词语的概率，默认值为 0.25。

这些参数共同控制着预训练过程中词语的处理方式，影响着模型的学习效果。