大型语言模型（LLM）是一种基于深度学习技术的语言模型，能够处理大量的文本数据，并从中学习到语言的语法、语义和上下文信息。以下是一些常见的大型语言模型：

GPT系列：GPT（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的一种大型语言模型，包括GPT-1、GPT-2、GPT-3等版本。它们都是基于Transformer架构，能够生成连续的文本序列，包括文本生成、问答、翻译等多种任务。

BERT系列：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google开发的一种大型语言模型，基于Transformer架构。它能够理解上下文信息，在各种自然语言处理任务中表现出色，包括问答、文本分类、命名实体识别等。

3B系列：3B（BigBird）是Google最新发布的一种大型语言模型，基于Transformer架构。它具有强大的语言生成和理解能力，并在大型语言模型上实现了与小型模型相当的效率。

ALBERT系列：ALBERT（A Lite BERT）是Google开发的一种轻量级大型语言模型，基于Transformer架构。它旨在减少模型大小和计算成本，同时保持与BERT相似的性能。

T5系列：T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是Google开发的一种通用的预训练语言模型，可以处理多种文本生成和转换任务，包括文本生成、问答、翻译等。

UniLM系列：UniLM（Unified Language Model）是华为云发布的预训练语言模型，能够支持多种自然语言处理任务，包括文本分类、问答、命名实体识别等。

实在TARS：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。

这些大型语言模型在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括文本生成、问答系统、机器翻译、语音识别、自动客服等。