重写下面这段文本：《语言模型预训练技术的演进与思考》

自然语言处理领域在近年来取得了长足的进步，预训练技术作为其中的重要一环也陆续被引入。本文从语言模型的角度出发，介绍了预训练技术在自然语言处理领域的发展历程，并对当前的研究现状及未来研究方向进行了探讨。

首先，本文介绍了语言模型的背景，同时概述了预训练技术的发展历程。其次，本文介绍了基于无监督学习的预训练技术和基于监督学习的预训练技术，分别从模型结构和训练方式两个方面进行了阐述，并比较了两种不同的预训练技术的异同点。最后，本文探讨了未来预训练技术在自然语言处理领域中的发展方向，包括如何在更多的任务中进行迁移学习、如何结合多模态信息等。

在总结中，本文指出了预训练技术在自然语言处理领域中的重要性以及其发展前景，并提出了未来相关研究的方向，为自然语言处理领域的学者们提供了一定的参考和启发。
本文探讨了语言模型预训练技术在自然语言处理领域的演进及未来方向。涵盖背景介绍、预训练技术发展历程、基于无监督学习和监督学习的预训练技术对比，以及未来在迁移学习和多模态信息方面的发展。总结中提出预训练技术的重要性以及未来研究方向，可供自然语言处理领域研究者参考。