“预训练语言模型应用的研究与进展” 

自然语言处理（Natural Language Processing）是人工智能领域的热点，其中语言模型算法的研究一直备受关注。预训练语言模型（Pre-trained Language Model）是自然语言处理中的一种重要方法，其主要思想是利用大规模文本数据进行语言模型的预训练，并通过微调的方式将这些模型迁移到下游任务中。近年来，预训练语言模型在语音识别、机器翻译、情感分析、文本分类等领域得到广泛应用，同时也成为了自然语言处理领域的研究热点之一。

本文首先介绍了预训练语言模型的发展历程，包括基于神经网络的语言模型和层次化语言模型，然后重点介绍了当前比较受关注的两种预训练语言模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT（Generative Pre-trained Transformer）。接着，本文综述了预训练语言模型在各个领域的应用和研究进展。最后，本文对预训练语言模型在未来的发展趋势和研究方向进行了展望。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
本文介绍了预训练语言模型的发展历程，其中包括基于神经网络和层次化的语言模型。重点介绍了当前比较热门的BERT和GPT预训练语言模型，以及它们在各个领域的应用和研究进展。最后，还对预训练语言模型未来的发展和研究方向进行了展望。