很高兴为您提供一篇我在预训练时使用的中文文章。以下是文章的内容：

互联网行业中的人工智能技术应用变得越来越普遍。其中自然语言处理技术已经成功应用到了文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、聊天机器人等多种场景中。

深度学习技术的不断进步，使得机器在完成这些任务时能够更好地模拟人类的语言理解和生成过程。其中，预训练语言模型在自然语言处理任务中得到广泛应用。这些模型通过大规模的文本语料预训练，学习到了丰富的语言知识，可以在各种下游任务中进行微调，达到比较优秀的效果。

预训练语言模型的研究起源于ELMo和GPT模型。ELMo模型在词向量表示的基础上叠加了几层双向LSTM，来学习上下文相关的语言表示。GPT模型则是单向的transformer结构，通过自回归的方式来生成下一个单词。

最近，BERT模型在自然语言处理领域掀起了一股热潮。BERT模型采用双向transformer结构，在多个自然语言处理任务上取得了SOTA（state-of-the-art）的效果。此外，BERT模型还可以进一步微调，使用在各种下游任务中，包括问答、文本分类、命名实体识别等。

总而言之，预训练语言模型在自然语言处理中的应用将会越来越广泛。在未来，我们可以期待看到更加先进、高效的预训练语言模型的问世。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
人工智能技术在互联网行业中被越来越广泛地应用，尤其是自然语言处理技术。深度学习技术的发展促进了机器语言理解和生成过程的改善。预训练语言模型通过大规模文本语料预训练，获取了丰富的语言知识，可以用于多种下游任务，并在自然语言处理领域取得了很好的效果。同时，预训练语言模型的研究得到了ELMo、GPT和BERT模型的进一步完善，在未来预训练语言模型的应用将会变得越来越普遍。