人工智能大模型的架构有很多种，其中一些常见的包括：
1. Transformer架构：这种架构是当前最流行的深度学习模型之一，它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）来捕捉输入数据之间的关系。Transformer架构具有并行计算能力强、可扩展性强等优点，因此在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。
2. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）架构：这是一种基于Transformer的预训练模型，主要用于文本分类、命名实体识别等任务。BERT通过双向编码器和上下文编码器的组合，能够更好地捕捉文本中的语义信息。
3. RoBERTa（Rocchio-based BERT）架构：这是一种在BERT的基础上进行改进的模型，它在BERT的基础上引入了Rocchio注意力机制，以提高模型对文本中长距离依赖关系的处理能力。
4. DistilBERT（Distild BERT）架构：这是一种轻量级的预训练模型，它在BERT的基础上进行了剪枝操作，以降低模型的大小和计算复杂度。DistilBERT适用于需要快速推理的场景，如问答系统、推荐系统等。
5. GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构：这是一种基于Transformer的生成式预训练模型，主要用于文本生成任务。GPT通过学习大量的文本数据，能够在给定一个句子或段落的情况下，生成与之相关的新句子或段落。
6. XLNet（Cross-Language NER）架构：这是一种多语言的命名实体识别模型，用于解决不同语言之间的命名实体识别问题。XLNet通过将各个语言的实体识别任务组合在一起，实现了跨语言的命名实体识别。
7. EMNIST（EMnlp 2018 Neural Image Segmentation）架构：这是一种基于深度学习的网络分割模型，主要用于图像分割任务。EMNIST通过对大量标注图像进行预训练，学习到图像中的关键点和边缘信息，然后利用这些信息来预测图像中各个区域的边界。
8. MobileNetV2（MobileNet V2）架构：这是一种轻量级的卷积神经网络结构，主要用于移动设备上的图像识别任务。MobileNetV2通过使用小尺寸的卷积核和深度可分离卷积层，大大减少了模型的参数数量和计算复杂度。
9. ResNet（Residual Network）架构：这是一种经典的卷积神经网络结构，主要用于图像识别、语音识别等任务。ResNet通过引入残差连接（Residual Connection）来增强网络的稳定性和表达能力。
10. Inception（Inception Architecture）架构：这是一种多尺度特征提取的网络结构，主要用于图像识别、视频分析等任务。Inception通过在多个层次上提取不同尺度的特征，提高了模型的表达能力和泛化能力。
