是什么造就了BertGeneration和/或RobertaForCausalLM因果模型？因果注意掩饰发生在哪里？

BertGeneration和/或RobertaForCausalLM是基于Transformer架构的自然语言处理（NLP）模型，用于生成文本和处理语言任务。它们的成功是由以下因素造就的：

1. Transformer架构：BertGeneration和RobertaForCausalLM都基于Transformer架构，这是一种创新的神经网络架构，用于处理序列数据，特别适用于自然语言处理任务。Transformer架构中的自注意力机制能够有效地捕捉句子中的上下文信息，从而提高模型的表现。
2. 大规模预训练：BertGeneration和RobertaForCausalLM是通过大规模预训练获得强大的语言表示能力的。预训练阶段模型通过大量的无监督学习从海量的文本数据中学习到了丰富的语言知识和语义信息，使得模型在下游任务中能够具有更好的泛化能力。
3. Masked Language Model（MLM）和Causal Language Model（CLM）目标：BertGeneration和RobertaForCausalLM采用了不同的预训练目标，分别是MLM和CLM。在MLM中，模型需要根据上下文预测被遮蔽的词语，使得模型能够学会理解和生成语言。在CLM中，模型需要根据前文预测下一个词语，从而学习到句子的因果关系。这两个预训练目标使得模型具备了处理语言生成任务的能力。

因果注意掩饰发生在模型的训练和预测阶段。在训练阶段，因果注意掩饰通常发生在Causal Language Model任务中，通过在输入序列的末尾添加一个特殊的起始标记，使模型只能看到部分上文，从而鼓励模型学习到句子的因果关系。在预测阶段，因果注意掩饰不再需要，模型可以看到完整的输入序列，以生成连贯的文本。