重写下面这段文本：“自然语言处理的关键技术之一：预训练语言模型” 

随着人工智能的快速发展，自然语言处理技术越来越受到关注。其中，预训练语言模型（Pretrained Language Model，PLM）已经成为了近年来最为火热的话题之一。PLM 的主要作用是通过大规模的文本数据对模型进行预训练，使其能够在后续的任务中更好地进行自然语言处理和理解。

目前，预训练语言模型的发展主要是基于两个关键技术：自编码器和Transformer。其中，自编码器是一种将输入数据经过编码与解码的过程来学习数据分布的技术。而Transformer则是一种专门用于自然语言处理的神经网络结构，通过注意力机制来实现对长文本的处理。

在实际应用中，预训练语言模型可以用于多种自然语言处理任务，包括文本分类、命名实体识别、语言生成等。此外，预训练语言模型还可以通过微调（fine-tuning）的方式来适应具体的任务需求，并取得更好的效果。
预训练语言模型是自然语言处理的重要技术之一，它通过对大量文本数据进行预训练，可在自然语言处理任务中起到重要作用，如文本分类、命名实体识别和语言生成等。预训练语言模型基于自编码器和Transformer技术，后者可处理长文本，并可通过微调来适应不同的任务需求。