大模型根据应用领域可以分为以下几类：
1. 自然语言处理（NLP）模型：这类模型主要用于理解和生成人类语言，包括机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等。例如，BERT、GPT、Transformer等都是基于深度学习的自然语言处理模型。
2. 计算机视觉（CV）模型：这类模型主要用于处理和理解图像和视频数据，包括目标检测、图像分类、人脸识别、图像分割等。例如，YOLO、SSD、CNN等都是基于深度学习的计算机视觉模型。
3. 语音识别（ASR）模型：这类模型主要用于将语音信号转换为文本，包括语音转文字、语音合成等。例如，Google Speech-to-Text、IBM Watson Speech to Text等都是基于深度学习的语音识别模型。
4. 推荐系统（RS）模型：这类模型主要用于预测用户对物品的兴趣，以便向用户推荐他们可能感兴趣的物品。例如，协同过滤、内容推荐、混合推荐等都是基于深度学习的推荐系统模型。
5. 游戏AI（GAME AI）模型：这类模型主要用于模拟和增强游戏中的人工智能行为，包括智能敌人、智能NPC、智能玩家等。例如，AlphaGo、Dota2 AI、Minecraft AI等都是基于深度学习的游戏AI模型。
6. 机器人技术（Robotics）模型：这类模型主要用于开发和训练机器人，使其能够执行各种任务，如自动驾驶、无人机、工业机器人等。例如，ROS（Robot Operating System）、ROS Packages等都是基于深度学习的机器人技术模型。
7. 医疗健康（Healthcare）模型：这类模型主要用于分析和诊断疾病，提供个性化的医疗建议，以及辅助医生进行手术等。例如，医学影像分析、基因数据分析、药物研发等都是基于深度学习的医疗健康模型。
8. 金融风控（Finance）模型：这类模型主要用于评估和管理风险，包括信用评分、欺诈检测、市场预测等。例如，信用评分模型、欺诈检测模型、股票市场预测模型等都是基于深度学习的金融风控模型。
9. 物联网（IoT）模型：这类模型主要用于连接和控制各种设备和传感器，实现智能化管理和自动化操作。例如，智能家居控制系统、工业自动化系统、智能交通系统等都是基于深度学习的物联网模型。
10. 教育（Education）模型：这类模型主要用于提供个性化的学习体验，包括智能辅导、自动评分、学习资源推荐等。例如，智能辅导系统、自动评分系统、在线学习平台等都是基于深度学习的教育模型。
