AI大模型是指具有大规模参数和复杂结构的深度学习模型，它们通常用于处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这些模型通常需要大量的计算资源和数据来训练。以下是一些常见的AI大模型：

1、GPT（Generative Pretrained Transformer）系列：GPT是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型，主要用于自然语言处理任务。GPT3是其中最具代表性的一款，拥有超过1300亿个参数。

2、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种基于Transformer的双向编码器表示模型，主要用于自然语言处理任务。BERTLarge是其中较大的一款，拥有约3.4亿个参数。

3、ResNet（Residual Network）：ResNet是一种深度残差网络，主要用于计算机视觉任务。ResNet152是其中较深的一款，拥有约6亿个参数。

4、VGG（Visual Geometry Group）：VGG是一种卷积神经网络，主要用于图像分类和物体检测任务。VGG16是其中较深的一款，拥有约138百万个参数。

5、LSTM（Long ShortTerm Memory）：LSTM是一种长短期记忆网络，主要用于序列预测和时间序列分析任务。LSTM1024是其中较深的一款，拥有约1024个神经元。

6、DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）：DenseNet是一种密集连接的卷积神经网络，主要用于图像分类和物体检测任务。DenseNet201是其中较深的一款，拥有约7.3百万个参数。

7、MobileNet（Mobile Neural Network）：MobileNet是一种轻量级的深度神经网络，主要用于移动设备和嵌入式设备上的图像分类和物体检测任务。MobileNetv2是其中较新的一款，拥有约3.4百万个参数。

以上只是一些常见的AI大模型，实际上还有许多其他的AI大模型，如Transformer、Inception、UNet、YOLO等。这些模型在不同的领域和应用中都有广泛的应用。