国内有哪些AI大模型？

一、BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌于2018年推出的一种基于Transformer的预训练语言模型。它的强大之处在于可以双向预训练，即同时考虑上下文信息，大大提高了自然语言处理任务的效果。它被广泛应用于文本分类、文本生成、问答系统、机器翻译等领域，并取得了显著的成果。

二、GPT-2

GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）是OpenAI公司于2019年推出的一种基于Transformer的预训练语言模型。它采用了一种无监督学习的方式来进行预训练，可以自动地从大规模语料库中学习到文本的统计规律和语义信息。GPT-2的表现优秀，特别是在自然语言生成任务上，可以生成非常连贯、自然的文本。

三、XLNet

XLNet（eXtreme Language understanding Network）是2019年由清华大学和谷歌共同开发的一种预训练语言模型。它的特点是可以进行自回归和自编码两种预训练方式，从而避免了单向模型的限制，提高了模型的性能。XLNet在自然语言处理任务中表现出色，特别是在文本分类、文本生成、问答系统等方面。

四、ERNIE

ERNIE（Enhanced Representation through Knowledge Integration）是百度推出的一种预训练语言模型。它采用了一种基于知识融合的方式来进行预训练，可以利用多种知识源来增强模型的表现力。ERNIE在文本分类、问答系统、机器翻译等领域取得了优异的成绩，是国内首个在GLUE基准测试中超过BERT的模型。

五、DeBERTa

DeBERTa（Decoding-enhanced BERT with disentangled attention）是华为Noah实验室在2020年推出的一种预训练语言模型。它的特点是采用了一种分解注意力机制来增强模型的表示能力，同时结合解码增强技术来提高模型的生成能力。DeBERTa在多个自然语言处理任务上表现出色，特别是在问答系统和机器翻译方面。

六、T5

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是谷歌于2020年推出的一种预训练语言模型。它的特点是可以实现多种文本转换任务，包括文本分类、文本生成、文本摘要等。T5在GLUE基准测试中取得了目前最好的成绩，是目前最优秀的预训练语言模型之一。

以上就是国内目前最为知名和优秀的AI大模型。它们的涌现和发展，推动了人工智能技术的快速发展，为各种领域的应用提供了更加高效、准确、智能化的解决方案。未来，我们可以期待这些模型的不断优化和升级，为人们带来更加优秀的体验和服务。

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