本文主要综述了自然语言处理领域中预训练语言模型（PLM）的发展历程，包括基于自编码器、无监督单向和双向语言建模、自监督学习和知识图谱等方法。我们针对这些方法的发展趋势进行了讨论，并对目前最具代表性的预训练语言模型BERT、GPT和XLNet进行了详细介绍。最后，我们对预训练语言模型未来研究的方向进行了展望，包括模型压缩、跨语种预训练、多模态预训练等。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
本文回顾了自然语言处理领域中预训练语言模型（PLM）的发展历程，并分析了基于自编码器、无监督单向和双向语言建模、自监督学习和知识图谱等方法的趋势。同时，详细介绍了目前最具代表性的预训练语言模型BERT、GPT和XLNet，并探讨了未来研究的方向，包括模型压缩、跨语种预训练和多模态预训练等。