尽管机器翻译已经取得了长足进展，但它仍然无法与人类在处理自然语言上的表现相媲美。其中一个主要问题是缺乏足够的数据来训练大型神经网络。为了解决这个问题，一些研究人员已经开始使用预训练技术来利用大规模文本数据构建通用语言模型。这些通用模型可以在各种自然语言处理任务上进行微调，从而产生具有良好性能的特定模型。

目前，在中文自然语言处理领域，一些大型预先训练模型已经被成功地构建出来，例如BERT和GPT系列模型。这些模型使用超过百亿级别的中文语料库进行训练，并在各种下游任务上展现出色的性能。预训练技术已经成为了中文自然语言处理领域极其重要的组成部分，有望为我们提供更多的自然语言处理工具和应用。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
机器翻译在处理自然语言方面的表现尚不如人类，主要原因之一是缺乏足够的数据来训练大型神经网络。一些研究人员开始利用大规模文本数据通过预训练技术构建通用语言模型，以解决这一问题。在中文自然语言处理领域已经成功构建了一些使用超过百亿级别中文语料库进行训练的大型预先训练模型，如BERT和GPT系列模型，并在各种下游任务上展示出卓越性能。预训练技术已经成为中文自然语言处理领域重要的组成部分，有助于开发更多自然语言处理工具和应用程序。