大模型主流框架主要包括以下几种类型：
1. Transformer：Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，具有强大的特征表示能力和并行计算能力。在自然语言处理（NLP）领域，Transformer已经成为了主流框架，广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等任务。例如，BERT、GPT等模型都是基于Transformer架构的。
2. GNN（图神经网络）：图神经网络是一种用于处理图形数据的深度学习模型，可以捕捉图中节点之间的依赖关系。在社交网络分析、推荐系统等领域，GNN表现出了优异的性能。例如，Graph-Convolutional Network（GCN）、GraphSAGE等模型都是基于GNN架构的。
3. CNN（卷积神经网络）：卷积神经网络是一种专门用于图像识别和分类的深度学习模型。由于其结构简单、计算效率高的特点，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了巨大的成功。例如，ResNet、VGG、MobileNet等模型都是基于CNN架构的。
4. RNN（循环神经网络）：循环神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型，通过隐藏层之间的循环连接来捕捉长期依赖关系。在语音识别、时间序列预测等领域，RNN表现出了优异的性能。例如，LSTM、GRU等模型都是基于RNN架构的。
5. Seq2Seq：Seq2Seq是一种将序列到序列的问题转化为序列到序列问题的深度学习模型，主要用于机器翻译、语音识别等任务。Seq2Seq模型通过生成器和解码器两个部分来实现对输入序列的编码和解码。
6. Autoencoder：自编码器是一种用于降维和数据压缩的深度学习模型，通过学习输入数据的低维表示来重构原始数据。在图像压缩、数据清洗等领域，自编码器表现出了重要的应用价值。例如，Unet、DCGAN等模型都是基于Autoencoder架构的。
7. Transfer Learning：迁移学习是指利用已经标注好的大规模数据集来训练新的模型，从而减少训练时间和提高模型性能。在许多实际应用中，迁移学习已经成为一种非常有效的方法。例如，预训练的BERT模型在多种NLP任务上取得了显著的性能提升。
8. Feedforward Neural Networks：前馈神经网络是一种常见的深度学习模型，通过反向传播算法进行参数更新。在前馈神经网络的基础上，我们可以构建多层网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些网络结构在图像识别、语音识别等领域取得了广泛的应用。
9. Convolutional Neural Networks (CNN): CNN是一种特殊的神经网络结构，它使用卷积层来提取图像的特征。CNN在图像识别、目标检测、语义分割等领域取得了很好的效果。例如，AlexNet、VGGNet、GoogLeNet等模型都是基于CNN架构的。
10. Recurrent Neural Networks (RNN): RNN是一种特殊的神经网络结构，它使用循环层来处理序列数据。RNN在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域取得了很好的效果。例如，LSTM、GRU等模型都是基于RNN架构的。
总之，大模型主流框架包括Transformer、GNN、CNN、RNN、Seq2Seq、Autoencoder、Transfer Learning和Feedforward Neural Networks等多种类型。这些框架在不同的应用场景下展现出了各自的优势和特点，为解决复杂问题提供了强大的工具和方法。
