大规模语言模型有很多种，以下是一些常见的大规模语言模型：

1.GPT系列：GPT（Generative Pre-trained Transformers）是OpenAI开发的一种基于Transformer架构的大规模语言模型。GPT系列包括GPT-1、GPT-2、GPT-3等。

2.BERT系列：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google开发的一种基于Transformer架构的大规模语言模型。BERT系列包括BERT、XLNet等。

3.RoBERTa：RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pre-training Approach）是Facebook AI研发的一种基于BERT的大规模语言模型。

4.ALBERT：ALBERT（A Lite BERT）是Google开发的一种轻量级的大规模语言模型，基于BERT架构。

5.Transformer-XL：Transformer-XL是一种基于Transformer架构的大规模语言模型，具有更好的长期记忆性和语言模型性能。

6.ELMo（Embeddings from Language Models）：是Stanford University开发的一种基于深度学习的大规模语言模型，能够为各种自然语言处理任务提供更加丰富的上下文语义特征。

7.实在TARS：是实在智能开发的一种基于深度学习的大规模语言模型，TARS大模型与实在RPA结合，支持以“所说即所得”方式自动生成数字员工；与实在Chatbot结合，支持人机协同对话功能；与实在IDP结合，支持“所说即所懂”的智能文档处理能力。

以上这些大规模语言模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等任务。