重写下面这段文本：以下是一篇《麻省理工技术评论》上关于人工智能和语言模型的文章： 

前几天，有一位Twitter上比较有名的人工智能研究员表示，能在机器翻译任务上超越人类表现的语言模型可能还要到数年（此时是2019年初）。

然而，目前就已经有一些预训练的语言模型已经成功地在机器翻译任务上成为了新的基准，在人工智能领域掀起了不小的波澜。

这一系列的成功，始于去年6月份，当时Google发布了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，这是一种基于Transformer的语言表示模型。BERT在多项自然语言处理任务上都取得了最佳效果，在一定程度上颠覆了之前一些研究对于预训练语言模型的一些想法和做法。

而之后Facebook AI Research也发布了一款预训练语言模型——RoBERTa（Robustly Optimized BERT Approach），这款模型在多项自然语言处理任务上均比BERT表现更为优秀。

当然，这两个模型的共同点都是使用了Transformer结构，这大概也说明了Transformer是语言表示学习的一种重要范式。但是，依照当前的发展速度看来，这些模型的不断出现和不断提升的表现，近期内距离实现在机器翻译任务上超越人类表现，是有可能会提前的。

在随后的时间里，BERT、RoBERTa等等预训练语言模型，也被越来越多的人应用到了各种具体的自然语言处理任务中，带来了一定的改进。
一篇关于人工智能和语言模型的《麻省理工技术评论》文章指出，尽管在2019年初，有一位Twitter上比较有名的人工智能研究员表示，能在机器翻译任务上超越人类表现的语言模型可能还要到数年。然而，目前已经有一些预训练的语言模型已经成功地在机器翻译任务上成为了新的基准，并在人工智能领域产生了广泛的影响。其中涉及的成功案例是Google发布的BERT，以及Facebook AI Research发布的RoBERTa，这两个模型使用Transformer结构，并在自然语言处理任务上表现优异。这些模型的不断提升表明Transformer是语言表示学习的一种重要范式，同时也可能提前实现在机器翻译任务上超越人类表现。BERT、RoBERTa等预训练语言模型也被广泛应用于各种具体的自然语言处理任务中，实现了一定程度的改进。