AI通用大模型是指一种人工智能技术，它具有广泛的应用范围和强大的功能。这种模型通常基于深度学习和大数据技术，能够处理各种类型的任务和数据。以下是一些常见的AI通用大模型：

1、Transformer：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，广泛应用于自然语言处理、机器翻译、文本生成等领域。例如，BERT、GPT等模型都是基于Transformer架构的。

2、CNN（卷积神经网络）：CNN是一种用于处理图像数据的神经网络模型，广泛应用于图像识别、物体检测、人脸识别等领域。例如，ResNet、VGG等模型都是基于CNN架构的。

3、RNN（循环神经网络）：RNN是一种用于处理序列数据的神经网络模型，广泛应用于语音识别、文本分类、时间序列预测等领域。例如，LSTM、GRU等模型都是基于RNN架构的。

4、GAN（生成对抗网络）：GAN是一种用于生成新数据的人工智能模型，广泛应用于图像生成、风格迁移、虚拟现实等领域。例如，DCGAN、StyleGAN等模型都是基于GAN架构的。

5、DNN（深度神经网络）：DNN是一种基于多层神经网络的深度学习模型，广泛应用于各种领域，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。

这些AI通用大模型在各自的领域中取得了显著的成果，为人工智能的发展和应用提供了强大的支持。然而，这些模型也存在一些问题，如过拟合、计算资源消耗大等问题，需要进一步研究和改进。