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模型，它的目标是通过给定的中心词（当前词）来预测它的上下文词。具体来说，Skip-Gram模型在训练过程中会尝试最大化给定一个词的情况下，预测它周围词的概率。这与选项B的描述一致。

选项A和D是错误的，因为Skip-Gram模型不属于词袋模型（Bag-of-Words）或词集模型（Set-of-Words）。词袋模型是通过统计词频来表示文本，而词集模型则是通过集合的方式来表示词汇关系。

选项C也是错误的，因为它描述的是CBOW（Continuous Bag of Words）模型的目标。CBOW模型的目标是通过上下文词来预测中心词，这与Skip-Gram模型的目标不同。

因此，正确答案是B。