1. 预演习措辞模型（PLM）：
-这是一类在大规模语料库上进行预演习的模型，用于提升自然措辞处理（NLP）任务的性能。随着参数规模的扩大，这些模型能够展现出高下文学习等新型分外能力。
2. Transformer模型：
-Transformer是一种基于自把稳力机制的深度学习模型，它在自然措辞处理领域取得了显著的成果。GPT系列（如GPT-1、GPT-2、GPT-3）和GLaM等都是基于Transformer架构的大模型。
3. 多模态模型：
-这类模型能够同时处理包括声音、文本、图像、旗子暗记、视频等在内的多种信息类型，供应更多元化的处理内容和更精准的综合决策与内容天生。
4. 根本大模型：
-这类模型作为通用技能基座，通过行业大模型知足场景特定需求，推动大模型与行业运用领悟。它们具有强大的理解能力、决策能力和天生能力，但专业性相对较弱。
5. 行业大模型：
-这些模型更专业，针对特定行业的需求进行优化，以知足行业特定的运用处景。它们在办理特定场景专业问题时具有较高的准确度和较低的本钱。
6. 大模型即做事（MaaS）：
-这是一种做事模式，将大模型作为做事供应给用户，用户可以通过平台和工具直策应用大模型的能力，而无需自己构建和掩护模型。