利用预训练语言模型进行文本摘要可以通过以下步骤实现：

  1. 数据准备：首先，需要准备大量的文本数据用于预训练语言模型。可以选择使用通用领域的数据（如维基百科）或特定领域的数据（如新闻、科技、医疗等），以便训练出更符合特定领域的语言模型。

  2. 选择适合的预训练语言模型：目前有很多预训练的语言模型可供选择，如BERT、GPT、XLNet等。根据任务需求和数据集特点，选择合适的预训练语言模型进行后续的文本摘要任务。

  3. 微调预训练语言模型：利用准备好的摘要数据对预训练语言模型进行微调。首先，将原始文本进行标注，将需要摘要的句子或段落作为输入，将摘要作为目标输出。然后，使用标注好的数据对模型进行有监督的微调。这一步骤可以通过训练集和验证集进行模型的训练和调优。

  4. 生成摘要：微调完毕的语言模型可以用来生成摘要。给定一篇文本，将其输入到模型中，模型将预测出最符合摘要要求的内容。可以使用不同的生成算法，如Beam Search或Greedy Search，根据具体需求来生成摘要。

  需要注意的是，预训练语言模型在进行文本摘要任务时，可能会面临一些挑战。比如，生成的摘要可能会有一定的重复或模棱两可的问题，需要根据具体的需求进行后处理。此外，预训练语言模型往往需要较大的计算资源和更多的训练时间，因此在实际应用中需要权衡利弊。

  总之，利用预训练语言模型进行文本摘要是一种有效的方法，可以根据具体需求选择合适的模型和数据进行微调和生成摘要。