预训练模型在中文处理方面的特殊优化方法主要包括以下几个方面：

  1. 分词：中文是一种没有明显词边界的语言，因此分词是中文NLP的一个重要步骤。在预训练模型中，会针对中文特性进行分词优化。一般采用的方法有基于词典的正向最大匹配算法、逆向最大匹配算法，以及基于统计的隐马尔可夫模型等。

  2. 中文字符表示：中文字符较多，例如汉字的常用字就有几千个。为了更好地表示这些字符，预训练模型通常采用更大的词表，以覆盖更多的字符。另外，为了提升模型对生僻字和专有名词的处理能力，通常会使用外部知识库对词表进行扩展。

  3. 回译数据增强：中文和其他语言之间的翻译可以通过回译方法进行数据增强，以增加中文的预训练效果。回译是指将中文句子翻译成其他语言，然后再将翻译结果翻译回中文，从而形成额外的训练样本。这样可以扩大预训练模型所涉及到的语义领域，提升模型的泛化能力。

  4. 数据重平衡：中文文本通常存在类别不平衡的情况，某些类别的样本数量远多于其他类别。为了缓解这种问题，预训练模型中通常采用重新采样和样本权重调整等方法，使得模型在训练过程中更平衡地学习各个类别。

  5. 多任务学习：预训练模型通常会通过多任务学习来提升性能。在中文处理中，可以引入多个任务，如词性标注、命名实体识别等。这样可以使得模型在学习中文语义的同时，同时学习到更多的中文语言特性。

  总之，预训练模型在中文处理中会采用一系列特殊的优化方法，包括分词优化、字符表示优化、数据增强、数据重平衡和多任务学习，以提升模型在中文处理任务上的性能。