大型深度学习模型是一种复杂的机器学习模型，它们通常由大量的神经元和参数构成，并需要大量的数据和计算资源来训练。这些模型在各种任务中表现出色，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。

一些知名的大型深度学习模型包括：

AlexNet：这是一个早期的深度学习模型，由Alex Krizhevsky等人于2012年提出。它在图像分类任务上取得了显著的效果，并推动了深度学习在计算机视觉领域的发展。

VGGNet：由牛津大学的Visual Geometry Group提出，这个模型通过增加网络的深度来改善图像识别的性能。VGGNet证明了使用小的（3x3）卷积核和增加网络深度可以有效提升模型的性能。

ResNet（残差网络）：由微软研究院的Kaiming He等人提出，ResNet通过引入残差连接来解决深度神经网络中的梯度消失和表示瓶颈问题，从而能够训练出更深的网络。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：这是一个在自然语言处理领域非常有影响力的模型，由Google于2018年提出。BERT使用Transformer结构，通过预训练的方式在各种NLP任务上取得了显著的效果。

GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）：这是一个由OpenAI开发的自然语言处理模型系列，包括GPT-1、GPT-2和GPT-3等。GPT模型使用生成式预训练方法，在各种自然语言生成和理解任务上表现出色。

这些模型在深度学习领域具有里程碑意义，它们推动了深度学习技术的发展，并为各种实际应用提供了强大的支持。然而，随着模型规模的增大，训练和部署这些模型所需的计算资源和存储资源也在不断增加，这给实际应用带来了一定的挑战。因此，如何在保持模型性能的同时降低其计算复杂性和存储需求是当前深度学习领域的一个研究热点。