掩码语言模型（MLM）在不同语言模型中的表现存在一些差异，主要受到模型架构、训练数据、以及模型容量等因素的影响。
模型架构：不同的模型采用不同的架构来实现MLM。例如，BERT使用Transformer的编码器部分来处理输入文本并生成预测结果，而GPT系列模型则基于单向的Transformer架构 。XLM-R模型则结合了XLM和RoBERTa的跨语言方法，并在超过2TB的CommonCrawl数据集上进行自监督预训练 。
训练数据：训练数据的多样性和规模对MLM的表现有显著影响。XLM-R通过在大量多语言数据上进行预训练，能够提供强大的跨语言能力 。而XLM模型则通过使用共享的子词词汇表来提高不同语言在嵌入空间的对齐效果 。
模型容量：模型的大小也会影响MLM的表现。XLM-R通过增加模型参数和共享词汇表的大小，来抵消使用跨语言迁移时可能带来的限制 。研究表明，增加模型尺寸可以缓解多语言稀释容量的问题 。
跨语言能力：XLM-R特别关注跨语言能力的提升，它在100多种语言上预训练得到的模型，在XNLI数据集上相比基础版XLM模型实现了显著的效果提升 。而mBART模型则通过多语言去噪预训练来提升神经机器翻译的性能 。
性能权衡：在多语言模型中，存在一个权衡，即随着语言数量的增加，每种语言能够使用的模型容量减少，这被称为“多语言的诅咒”。这需要通过适当的模型设计和训练策略来克服 。
下游任务表现：MLM预训练的模型在多种下游任务上展现出了优异的性能，包括文本分类、问答系统、命名实体识别等 。XLM-R模型在跨语言分类、命名实体识别和问答任务上都取得了很好的结果 。
技术挑战：MLM在实际应用中仍面临一些挑战，如数据稀疏性问题、计算资源消耗、过拟合与泛化能力以及可解释性不足等 。
综上所述，MLM在不同语言模型中的表现受到多种因素的影响，通过适当的设计和训练策略，可以有效提升模型的跨语言能力和在下游任务上的性能。
