AI基础大模型是指用于人工智能研究和开发的基础性大型机器学习模型，这些模型通常具有大量的参数和强大的计算能力，能够处理复杂的任务和数据集。以下是一些著名的AI基础大模型：

1、Transformer模型：Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理领域。它包括BERT、GPT等知名模型。

2、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一个预训练的双向Transformer编码器，用于理解文本的含义。它可以用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。

3、GPT（Generative Pretrained Transformer）：GPT是一种生成式预训练Transformer模型，主要用于文本生成任务。它可以生成连贯的文本，并应用于聊天机器人、内容创作等领域。

4、ResNet（Residual Network）：ResNet是一种深度卷积神经网络，用于图像识别和计算机视觉任务。它的主要特点是使用了残差连接，解决了深度神经网络的训练问题。

5、DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）：DenseNet是一种密集连接的卷积神经网络，用于图像识别和分割任务。它的特点是在每一层之间都有直接的连接，使得网络可以学习到更多的上下文信息。

6、UNet：UNet是一种对称结构的全卷积网络，主要用于医学图像分割任务。它的特点是在上采样和下采样阶段都有对应的特征图，使得网络可以学习到更多的空间信息。

7、MobileNet：MobileNet是一种轻量级的深度卷积神经网络，专为移动和嵌入式设备设计。它的特点是使用了深度可分离卷积，大大减少了模型的计算量和参数数量。

8、EfficientNet：EfficientNet是一种自适应调整网络深度、宽度和分辨率的深度卷积神经网络，旨在平衡模型的性能和效率。

9、LSTM（Long ShortTerm Memory）：LSTM是一种长短期记忆循环神经网络，用于处理序列数据，如时间序列预测、语音识别等。

10、TransformerXL：TransformerXL是Transformer模型的一种变体，用于处理长距离依赖关系。它通过引入位置编码和相对位置编码来解决传统Transformer模型在处理长序列时的局限性。