some queries for this code

[lmw0320]

看了代码和readme，我想训练一个适合自身业务的模型，我有几点疑问，想请教下：

1. masked_lm.py文件中，我没有看到训练模型的时候，使用GPU？
2. readme中介绍，训练模型要按顺序执行三个步骤：预训练掩码语言模型，微调训练掩码语言模型，训练CSD过滤器。我不是很明白。。对于使用自身的数据集来训练模型的话，是否需要按顺序执行这三个步骤？？正常情况下，不是可以直接使用预训练模型文件和自身的数据集，就可以训练一个属于自身业务的模型了me？为什么还要分三步走？
3. 这个CSD过滤器按照readme中的解释，训练起来比较复杂。但是，我还是没看明白，其中的数据集是如何准备的？？
4. 原始代码中已经包含了OCR_train和OCR_test的数据集，其格式比较明确。其应该也需要在训练前，通过create_data.py文件生成指定的wrong和correct.txt文件，然后就可以直接使用转换出来的3个文件(除了wrong和correct.txt，还有一个mask_probability.sav文件），进行训练了？？
5. 根据代码中的提示，-m参数需设置为e, 且agrs.train需为true的情况下，就可以直接进行模型训练？但是没有验证过程？
   求指点。。