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UniLM模型包含了三种类型的语言模型任务，以适应不同方向的语言处理需求首先，我们有单向语言模型Unidirectional LM，其预测方式仅限于当前token及其前后能够被访问的token，通过一个对角矩阵来实现，类似于只向前或向后搜索的结构随后，双向语言模型Bidirectional LM则有所不同，它专注于padding的m。

access_token 是 调用接口凭证 openid 是 普通用户的标识，对当前公众号唯一 lang 否 返回国家地区语言版本，zh_CN 简体，zh_TW 繁体，en 英语 ＊返回说明 正常情况下，微信会返回下述JSON数据包给公众号 quotsubscribequot 1，quotopenidquot quoto6_bmjrPTlm6_2sgVt7hMZOPfL2Mquot，quotnickn。

为了能够双向地训练语言模型，BERT的做法是简单地随机mask掉一定比例的输入token这些token被替换成 MASK 这个特殊token，然后预测这些被遮盖掉的token，这种方法就是Masked LMMLM，相当于完形填空任务cloze task被mask掉的词将会被输入到一个softmax分类器中，分类器输出的维度对应词典的大小在预训练时通常。

CC++本来就没有定义这种绝对值符号，绝对值必须用函数absdata来做，数学和计算机是不同的东西，不要把数学符号直接搬到编程中。