AI（人工智能）中的“大模型”通常指的是那些拥有大量参数、复杂架构和大规模数据集支持的机器学习模型。这些模型能够处理复杂的任务，如自然语言处理（NLP）、图像识别、语音识别等。以下是一些著名的大模型：

1、Transformer: Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它在许多NLP任务中表现出色，例如机器翻译、文本摘要和情感分析。著名的Transformer模型包括BERT、GPT系列、RoBERTa、T5等。

2、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT是由Google开发的一种预训练语言表示模型，它通过理解单词在句子中的上下文来生成词向量。BERT在许多NLP任务中取得了突破性的性能。

3、GPT (Generative Pretrained Transformer): GPT是一系列由OpenAI开发的预训练语言模型，它们可以生成连贯的文本。GPT2和GPT3是其中的两个版本，其中GPT3具有巨大的参数数量（超过13亿个），使其成为当时最大的预训练模型之一。

4、DALLE/DALLE 2: DALLE是由OpenAI开发的一种基于Transformers的模型，它可以根据文本描述生成高质量的图像。DALLE 2是其后续版本，具有更高的分辨率和更丰富的细节。

5、CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining): CLIP是由DeepMind开发的一种模型，它可以通过学习语言和图像之间的关联来理解两者之间的关系。这使得CLIP在诸如图像分类、目标检测和图像检索等任务中表现出色。

6、ViT (Vision Transformer): ViT是一种将图像分割成小块并使用Transformer架构进行处理的模型，它在图像识别任务中取得了与卷积神经网络（CNN）相媲美的性能。

7、AlphaFold: AlphaFold是由DeepMind开发的一种预测蛋白质结构的模型，它利用深度学习技术来预测蛋白质的三维结构。AlphaFold在生物信息学领域引起了广泛关注，因为它显著提高了预测精度。

这些大模型通常需要大量的计算资源和数据来进行训练，但它们也带来了显著的性能提升和创新应用的可能性。随着计算能力的不断提升和数据量的不断增长，我们可以期待未来会有更多的大模型出现。