目前，大模型AI（大型语言模型）有很多种。以下是一些较为知名的例子：

1、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由谷歌开发的预训练语言模型，2018年发布。它通过对大量文本数据进行双向训练，学习到了丰富的语义和语法知识。

2、RoBERTa：Facebook AI 研究院于2019年发布的一个优化版本的 BERT 模型，通过更长时间的训练和更庞大的数据集提高了性能。

3、TransformersXL：这是由谷歌和剑桥大学研究人员开发的模型，是 Transformers 家族中的一员。它通过改进长距离依赖的学习能力，在自然语言处理任务中表现出色。

4、T5（TexttoText Transfer Transformer）：谷歌于2020年发布的模型，它统一了 NLP 任务的输入输出格式为文本格式，通过文本到文本的转换任务来解决各种 NLP 问题。

5、XLNet：由谷歌和 CMU 联合开发的模型，结合了 BERT 和 TransformerXL 的优势，通过排列语言建模目标和 TransformerXL 的序列建模能力提升了性能。

6、ChatGPT：由OpenAI开发的对话式人工智能模型，基于GPT架构，通过大量对话数据进行训练，能够生成流畅、自然的文本回复。

7、LLaMA：由Meta开发的大型语言模型，支持多种语言，可用于文本理解、生成、摘要、分类、问答等多种自然语言处理任务。

8、PaLM：谷歌开发的一个大语言模型，参数量达到5400亿。它在多项自然语言处理任务中表现出色，尤其是在生成式任务中。

9、OPT（OPT: Open Pretrained Transformer Language Models）：由Meta AI开发的一系列语言模型，提供多种规模的预训练模型，以促进自然语言处理技术的研究和应用。

10、Bloom：由BigScience工作组开发的一个大型语言模型，参数量达到1760亿。它支持多种语言，可用于文本生成、问答、摘要等多种NLP任务。

这些模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展，推动了诸如文本生成、问答系统、文本分类、情感分析等应用的发展。