可能是模型的预训练数据集不足，或者掩码标记的位置不正确导致模型无法正确预测。应该查看掩码标记的位置，检查模型是否正确设置掩码的位置，或用更大或更好的预训练数据集重新训练模型。

以下是一个参考示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "The quick brown [MASK] jumps over the lazy dog."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
mask_token_index = torch.where(inputs["input_ids"] == tokenizer.mask_token_id)

outputs = model(input_ids=inputs['input_ids'], token_type_ids=inputs['token_type_ids'])
prediction_scores = outputs.logits
predicted_tokens = torch.argmax(prediction_scores[0, mask_token_index, :], dim=-1)

predicted_word = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(predicted_tokens))
print(predicted_word)

输出结果应该为：fox，表示模型正确地预测了掩码标记的单词。