大模型可以根据其应用场景和功能进行分类，主要包括以下几种类型： 自然语言处理（NLP）大模型： 这类模型主要用于处理自然语言文本，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。

著名的自然语言处理大模型有GPT系列（如GPT-3）、BERT等。

计算机视觉（CV）大模型： 这类模型主要用于处理图像和视频，涉及图像分类、目标检测、图像生成、图像语义分割等任务。

著名的计算机视觉大模型包括Inception、ResNet、DenseNet等。

语音识别（ASR）大模型： 这类模型专注于语音信号的处理，如语音识别（将语音转换为文本）和语音合成（将文本转换为语音）。

著名的语音识别大模型有WaveNet、Transformer等。

推荐系统大模型： 用于个性化推荐任务，如商品推荐、内容推荐等。

著名的推荐系统大模型包括基于协同过滤和内容过滤的模型。

强化学习（RL）大模型： 这类模型用于解决决策问题，如在游戏、机器人控制等领域的应用。

著名的强化学习大模型有Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等。

生成对抗网络（GAN）大模型： 用于生成新的数据，如图像、音频、视频等。

著名的生成对抗网络大模型包括DCGAN、StyleGAN等。

对话系统大模型： 专注于自然语言对话任务，如智能客服、智能助手等。

著名的对话系统大模型有Rasa、Microsoft Turing-NLG等。

这些是大模型的主要类型，涵盖了从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等多个领域。

随着技术的进步，还可能出现更多类型的大模型来应对日益复杂和多样化的任务需求。