见图片，Skip-Gram模型是Word2Vec模型的一种，属于词嵌入模型，故AD错误。C选项说的是Word2Vec模型的另一种CBOW模型。 

正确答案是：B: 模型的目标是最大化用当前的词预测上下文的词的生成概率。

专业分析：
Skip-Gram模型是一种用于训练词向量的神经网络模型，它的主要目标是通过给定的中心词来预测其上下文中的词语。因此，Skip-Gram模型的目标是最大化用当前的词预测上下文的词的生成概率，这与选项B描述的内容一致。

具体来说，Skip-Gram模型通过以下步骤实现其目标：
1. 给定一个中心词，模型会在一定范围内选择上下文词。
2. 使用神经网络来训练模型，使得中心词的词向量能够有效地预测这些上下文词的词向量。
3. 通过最大化预测正确上下文词的概率，模型不断调整词向量，使得相似的词在向量空间中距离较近。

选项A和D提到的词袋模型和词集模型并不是Skip-Gram模型的特征。词袋模型（Bag-of-Words, BoW）是一种简单的文本表示方法，不考虑词序，而词集模型并不是一个常见的术语。

选项C提到的通过上下文的词预测当前词生成概率，描述的是另一种常见的词向量训练方法——CBOW（Continuous Bag of Words）模型，而不是Skip-Gram模型。