以下是一些常用的自然語(yǔ)言模型：

　　1. GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT是一種基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，由OpenAI開(kāi)發(fā)。它在大規(guī)模的文本語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后可以用于各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本生成、文本分類(lèi)和問(wèn)答系統(tǒng)等。

　　2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT是由Google開(kāi)發(fā)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，也基于Transformer架構(gòu)。與傳統(tǒng)的語(yǔ)言模型不同，BERT使用了雙向編碼器，可以同時(shí)考慮上下文的信息。BERT在多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，包括文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別和句子關(guān)系判斷等。

　　3. Transformer-XL: Transformer-XL是一種擴(kuò)展了Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，由CMU開(kāi)發(fā)。它引入了相對(duì)位置編碼和循環(huán)機(jī)制，以解決長(zhǎng)文本中的信息丟失問(wèn)題。Transformer-XL在處理長(zhǎng)文本序列時(shí)表現(xiàn)較好，適用于任務(wù)如文本生成和機(jī)器翻譯等。

　　4. XLNet: XLNet是一種自回歸預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，由CMU和Google合作開(kāi)發(fā)。它采用了類(lèi)似于Transformer-XL的相對(duì)位置編碼和循環(huán)機(jī)制，并引入了排列語(yǔ)言模型(Permutation Language Model)的訓(xùn)練方式，以更好地處理自然語(yǔ)言中的依賴(lài)關(guān)系。

　　5. RoBERTa (Robustly Optimized BERT approach): RoBERTa是對(duì)BERT模型的改進(jìn)版本，由Facebook AI開(kāi)發(fā)。RoBERTa在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中使用了更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，取得了更好的性能，特別是在文本理解和下游任務(wù)中。

　　這些模型都在不同的自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，并被廣泛應(yīng)用于文本生成、文本分類(lèi)、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)等各個(gè)領(lǐng)域。