下面是一篇中文文章：

随着人工智能技术的快速发展，机器翻译技术也日趋成熟。然而，目前机器翻译技术中普遍存在的一个问题是，语言模型对上下文信息的理解不够深入，缺乏对长文本的整体把握能力。因此，在进行文本翻译时，机器翻译系统容易产生语义上的不准确或翻译不通顺等问题。

为了解决这个问题，研究者们提出了基于预训练模型的方法。预训练模型是指在大规模语料库上进行无监督学习，学习出通用的语言知识和表征能力，从而提高模型对上下文信息的理解能力。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是最为流行的预训练模型之一。通过预训练BERT模型，可以有效提高机器翻译系统在长文本翻译中的表现，同时也能够逐步解决其他自然语言处理任务中出现的一些问题。

然而，预训练模型在应用到实际场景中时，还需要考虑许多实际问题。例如，预训练语料库数据的选取问题、预训练过程中的超参数设置问题等等。今后，在开发预训练模型的同时，还需要研究这些实际问题，并进一步优化模型的表现。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
机器翻译技术在人工智能技术的快速发展下越来越成熟，但是其对上下文信息的理解不够深入，无法处理长文本的整体把握能力，产生语义不准确或者翻译不通顺等问题。为了解决这个问题，研究者们提出了基于预训练模型的方法，其中BERT是最为流行的预训练模型之一。预训练模型能够提高机器翻译系统在长文本翻译中的表现，同时也能够逐步解决其他自然语言处理任务中的一些问题，但在应用到实际场景中时，还需要考虑许多实际问题，如预训练语料库数据的选取和预训练过程中的超参数设置等。因此，在开发预训练模型的同时，还需要研究这些实际问题，并进一步优化模型的表现。