有哪些深度学习的大模型

深度学习领域有许多大型模型，其中一些最为知名的是：

1. **Transformer**：由Google于2017年提出的模型，最开始用于自然语言处理任务如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），如今Transformer架构广泛应用于机器翻译、文本生成、语音识别等领域。

2. **GAN（Generative Adversarial Networks）**：对抗网络，包含生成器和判别器两部分，用于生成逼真的图像、视频等内容，如DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）、PGGAN（Progressive GAN）等。

3. **ResNet（Residual Networks）**：由微软提出，通过残差块解决了深层神经网络训练过程中的梯度消失问题，特别适用于图像分类和计算机视觉。

4. **BERT和它的变种**：预训练语言模型，例如ERNIE、XLNet、RoBERTa等，常用于各种自然语言理解和生成任务。

5. **Vision Transformer（ViT）**：将Transformer结构应用到计算机视觉领域，直接对整个图片做序列化处理，显著改进了传统CNN在某些场景下的性能。

6. **M6**：阿里云的超大规模预训练模型，融合了多种模型结构和技术，展现出强大的跨模态理解能力。

7. **GPT系列（包括GPT-3及其后续版本）**：由OpenAI开发的系列语言模型，尤其是GPT-3引起了广泛关注，它能进行复杂的文本生成和交互式对话。