帮我重新润色下面这段文章：随着人工智能的发展，机器翻译在日常生活中的应用越来越广泛。虽然机器翻译已经相当普及，但是机器翻译仍然存在许多挑战。例如，翻译质量不尽如人意，表达不清晰，语义歧义等。因此，提高语言翻译的质量成为了机器学习领域中的一个重要问题。

为了解决这个问题，研究人员开始使用神经网络和深度学习技术进行机器翻译。目前，最先进的机器翻译模型是基于Transformer结构，其中最著名的是Google提出的Transformer模型。基于这个模型，研究人员已经取得了很多成功的成果，比如人机翻译比赛，甚至超过了人类的表现。

不过，神经网络机器翻译仍然存在的一个问题是数据量不够。为了解决这个问题，研究人员开始使用预训练模型。预训练模型是在大规模语料库上训练出的模型，可以用来提取基础特征。在机器翻译中，预训练模型可以用来产生更好的词向量，增强机器翻译模型的性能。

总之，机器翻译是一个不断发展的领域，预训练模型的出现为这个领域带来了更多的可能性。
随着人工智能的发展，机器翻译在日常生活中的应用越来越广泛，但仍然存在翻译质量不佳、语义歧义等挑战。为了解决这些问题，研究人员使用神经网络和深度学习技术进行机器翻译，并取得了很多成功的成果，其中基于Transformer结构的模型是最先进的。然而，神经网络机器翻译的一个限制是数据量不足，因此研究人员开始使用预训练模型，能够提高机器翻译模型的性能。预训练模型的应用为机器翻译领域带来了更多的可能性。