预训练模型通过在大规模文本数据上进行训练，学习到了各种语言结构和上下文关系。这使得模型具有一定的语言理解能力，能够理解句子的上下文信息，并对其中的歧义问题进行处理。

  首先，预训练模型使用了大量的无监督训练数据来学习文本语言模式。在这个过程中，模型会通过对输入文本进行预测任务，例如预测下一个单词是什么，从而学习到了单词之间的相互关系和语法规则。这有助于模型在处理歧义问题时能够利用上下文来进行更准确的推断和预测。

  其次，预训练模型通常使用了Transformer等结构来编码上下文信息。Transformer模型可以对输入句子进行自注意力计算，从而将重点放在与当前位置相关的其他词汇上。这有助于模型建立词与词之间的联系，并在解决歧义问题时能够利用上文和下文的关系。例如，在句子中存在一词多义时，通过上下文的指引，模型可以更准确地判断词的具体含义。

  另外，预训练模型还可以通过添加任务特定的微调层，来进一步提高对歧义问题的处理能力。例如，在进行问答任务时，模型可以在预训练模型基础上添加问题和答案的输入，从而学习到将问题与答案相关联的能力。这样，在解决歧义问题时，模型可以基于问题和上下文进行更准确的预测。

  总之，预训练模型通过学习大规模无监督文本数据的语言模式，并利用Transformer等结构编码上下文信息，以及通过任务特定的微调，可以有效地解决自然语言处理中的歧义问题。这使得模型在各种NLP任务中具备更强的理解和推理能力。