解决预训练模型的同义词识别问题可以采用以下几种方法：

  1. 数据扩充：可以通过匹配同义词词典，将训练数据中的词替换为其同义词，从而扩充训练数据。这样可以让模型在训练过程中接触更多的同义词，提高模型对同义词的识别能力。

  2. 集成多个预训练模型：可以使用多个不同的预训练模型，并将它们的输出结果进行集成。不同的预训练模型可能对同义词识别有不同的优势，通过集成可以获得更准确的同义词识别结果。

  3. Fine-tuning：可以选择一个预训练模型作为基础模型，并通过Fine-tuning的方式进行微调来解决同义词识别问题。Fine-tuning过程中可以在训练数据中加入同义词进行词替换，并调整模型的输出层来适应同义词识别任务。

  4. 对抗训练：可以使用对抗生成网络（GAN）的思想来解决同义词识别问题。通过构建两个模型，一个生成模型和一个判别模型，生成模型从随机噪声中生成新的同义词，判别模型则根据输入的词判断其是否为同义词。通过对抗训练，让生成模型不断提高生成同义词的能力，使判别模型更加准确地判断同义词。

  5. 引入语义信息：可以利用外部的语义信息，如词向量，来辅助同义词识别任务。通过将词向量输入到预训练模型中，并将其与原始输入进行融合，可以帮助模型更好地理解词语之间的语义关系，提高同义词识别的准确性。

  以上方法可以单独使用，也可以结合使用，具体的选择取决于具体的任务要求和可用资源。此外，还可以根据具体任务的特点，进行适当的调整和优化，以获得更好的同义词识别效果。