当前主流的AI大模型主要包括BERT、GPT、Transformer和T5等。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。它通过对大规模无标签文本进行预训练，学习到丰富的语言表示，然后可以用于各种下游自然语言处理任务。BERT在多项自然语言处理任务上取得了令人瞩目的性能，如问答、文本分类和命名实体识别等。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI提出的一种基于Transformer架构的生成式预训练语言模型。GPT通过大规模的自监督训练学习到语言的概率分布，然后可以生成连贯的文本，并且可以用于各种下游自然语言生成任务，如文本生成、对话系统和机器翻译等。GPT系列模型不断更新，目前最新的版本是GPT-3，它具有1750亿参数，是目前最大的AI模型之一。

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络架构。它在2017年由Google研究员提出，用于解决序列到序列（sequence-to-sequence）的任务，如机器翻译和文本摘要等。Transformer的核心思想是通过自注意力机制来建立全局上下文关系，使得模型能够同时处理输入序列的所有位置信息，从而提取更丰富的特征表示。

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是由Google在2019年提出的一种统一的文本转换模型。与传统的模型针对不同的任务需要设计不同的架构和训练方式不同，T5采用了端到端的方式来统一各种自然语言处理任务，只需要在输入和输出之间添加简单的提示即可。T5在多项自然语言处理任务上取得了领先的性能，并且可以通过微调适应不同的任务需求。

这些AI大模型的发展推动了自然语言处理领域的进步，它们在多项任务上取得了令人瞩目的成果，并且不断地拓展了模型规模和能力，为AI技术的应用提供了更多的可能性。