以下是一些常用的自然語言模型：

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

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

　　3. Transformer-XL: Transformer-XL是一種擴展了Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，由CMU開發(fā)。它引入了相對位置編碼和循環(huán)機制，以解決長文本中的信息丟失問題。Transformer-XL在處理長文本序列時表現(xiàn)較好，適用于任務(wù)如文本生成和機器翻譯等。

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

　　5. RoBERTa (Robustly Optimized BERT approach): RoBERTa是對BERT模型的改進版本，由Facebook AI開發(fā)。RoBERTa在預(yù)訓(xùn)練過程中使用了更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更長的訓(xùn)練時間，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、機器翻譯、對話系統(tǒng)等各個領(lǐng)域。