由于BertForMultipleChoice模型是一个用于多项选择的分类器，它需要根据提供的上下文来预测可能正确的选项。因此，我们可以通过以下步骤获取模型默认认为最正确的选项：

1. 加载BertForMultipleChoice模型：

from transformers import BertForMultipleChoice, BertTokenizer

model = BertForMultipleChoice.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

2. 调用模型的predict()方法获取预测结果：

context = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
options = ["A. rabbit", "B. mouse", "C. dog", "D. cat"]

inputs = []

for option in options:
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(context, option, 
                                          add_special_tokens=True, 
                                          max_length=128,
                                          pad_to_max_length=True, 
                                          return_token_type_ids=True)
    inputs.append(encoded_dict)

input_ids = [i['input_ids'] for i in inputs]
attention_masks = [i['attention_mask'] for i in inputs]
token_type_ids = [i['token_type_ids'] for i in inputs]

outputs = model(torch.tensor(input_ids), 
                token_type_ids=torch.tensor(token_type_ids), 
                attention_mask=torch.tensor(attention_masks), 
                labels=None)

logits = outputs[0]
probabilities = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=1)
predicted_option = options[torch.argmax(probabilities).item()]

print("模型默认认为最正确的选项是:", predicted_option)

在上面的示例中，我们提供了一段上下文和四个选项。使用BertTokenizer对上下文和选项进行编码，然后将它们传递给BertForMultipleChoice模型进行预测。最终，我们使用torch.argmax()方法获取最高概率的选项，并返回它的文本表示。