目前市场上存在的四种主要的大语言模型的区别如下：

1. BERT：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google团队开发的一种基于Transformer架构的大语言模型。BERT最大的特点是使用了无监督的预训练方法，通过预训练可以得到更加丰富的语义表示和更好的初始化参数，从而在自然语言处理任务中取得更好的效果。BERT的应用范围非常广泛，包括文本分类、问答系统、文本生成等。
2. GPT：GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI团队开发的一种基于Transformer架构的大语言模型。GPT也是一种无监督的预训练模型，通过预训练可以得到更加普遍的语言表示能力，从而在自然语言处理任务中取得更好的效果。GPT的应用范围也很广泛，包括文本生成、问答系统、文本摘要等。
3. 变压器的模型（Transformer）：Transformer是一种最初用于自然语言处理任务的深度学习模型，它是由Google团队开发的。变压器模型使用自注意力机制来捕捉输入序列中的关系，同时使用位置编码来保留序列中的结构信息。变压器模型可以应用于多种自然语言处理任务，包括文本分类、问答系统、文本生成等。
4. 循环神经网络（RNN）：RNN是一种基于神经网络的深度学习模型，它被广泛应用于自然语言处理任务中。RNN的核心思想是将输入序列映射到输出序列，通过反向传播算法来训练模型。RNN可以应用于多种自然语言处理任务，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。

总的来说，这四种大语言模型都是在深度学习的基础上发展而来的，它们都有一定的应用优势和适用范围。在实际应用中，需要根据具体的任务和数据特征来选择合适的模型和方法。