⽬前 主流的开源模型体系 有哪些？

⽬前主流的开源LLM（语⾔模型）模型体系包括以下⼏个：

1. GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列：由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练，然后在特定任务上进⾏微调，具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。
2. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由Google发布的⼀种基于Transformer架构的双向预训练语⾔模型。BERT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练，然后在下游任务上进⾏微调，具有强⼤的语⾔理解能⼒和表征能⼒。
3. XLNet：由CMU和Google Brain发布的⼀种基于Transformer架构的⾃回归预训练语⾔模型。XLNet模型通过⾃回归⽅式预训练，可以建模全局依赖关系，具有更好的语⾔建模能⼒和⽣成能⼒。
4. RoBERTa：由Facebook发布的⼀种基于Transformer架构的预训练语⾔模型。RoBERTa模型在BERT的基础上进⾏了改进，通过更⼤规模的数据和更⻓的训练时间，取得了更好的性能。
5. T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：由Google发布的⼀种基于Transformer架构的多任务预训练语⾔模型。T5模型通过在⼤规模数据集上进⾏预训练，可以⽤于多种⾃然语⾔处理任务，如⽂本分类、机器翻译、问答等。

这些模型在⾃然语⾔处理领域取得了显著的成果，并被⼴泛应⽤于各种任务和应⽤中。