帮我重新润色下面这段文章：本文将介绍自然语言处理中常用的一种预训练方法——语言模型预训练。在介绍这种方法的基础上，我们将探讨目前各大公司在这个领域的最新进展。

语言模型预训练的主要思想是在大规模语料库上训练一个通用的语言模型，再将该模型迁移到各种下游自然语言处理任务中，从而达到提升模型性能的效果。其主要优点在于能够解决数据量不足、领域专业化等问题。

目前，基于语言模型预训练方法的模型已经在自然语言处理领域取得了广泛应用。其中最具代表性的模型是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），该模型使用Transformer模型结构，并在各种下游任务中都取得了state-of-the-art的结果。

除了BERT以外，还有一些新型的语言模型预训练方法及其模型被提出，例如GPT-2、XLNet等。这些模型在多项自然语言处理任务中均达到了最先进的效果，并在该领域引起了广泛关注。

总之，语言模型预训练正逐渐成为自然语言处理领域的重要研究方向之一，未来还有很大的发展潜力。
本文将介绍自然语言处理中一种常用的预训练方法——语言模型预训练，并探讨目前各大公司在该领域的最新进展。这种方法的主要思想是使用大规模语料库训练一个通用的语言模型，并将其应用于各种下游任务以提高模型性能。此方法优点在于解决了数据量不足和领域特定问题。目前，语言模型预训练已得到广泛应用，其中最具代表性的模型是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），并已在各种下游任务中取得state-of-the-art的结果。此外，还有一些新型的预训练方法和模型被提出，如GPT-2和XLNet。这些模型在多项自然语言处理任务中表现出最先进的效果，并引起了广泛关注。总之，语言模型预训练正逐渐成为自然语言处理领域的重要研究方向之一，并具有巨大的发展潜力。