AI大模型的类型主要包括以下几种：

1、语言模型：这类模型主要用于自然语言处理（NLP）任务，例如文本生成、语言翻译、问答系统等。著名的语言模型包括BERT、RoBERTa、Transformer等。

2、图像模型：这类模型主要用于计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测、图像生成等。著名的图像模型包括ResNet、Inception、GAN（生成对抗网络）等。

3、语音模型：这类模型主要用于语音识别、语音合成等任务。例如，Google的语音识别模型、Tacotron 2等。

4、多模态模型：这类模型可以处理多种类型的数据，如文本、图像、语音等。例如，视觉问答模型、图文匹配模型等。

5、强化学习模型：这类模型主要用于决策和控制任务，例如机器人控制、游戏AI等。著名的强化学习模型包括AlphaGo、Deep QNetwork等。

6、生成模型：这类模型可以生成新的数据样本，例如图像、音乐、文本等。著名的生成模型包括GAN、VAE（变分自编码器）等。

7、预测模型：这类模型主要用于预测任务，例如股票预测、天气预报等。

8、对话模型：这类模型主要用于构建聊天机器人，例如微软的Bot、亚马逊的Alexa等。

9、科学计算模型：这类模型主要用于科学计算任务，例如天气预报、材料科学等。

10、医疗模型：这类模型主要用于医疗诊断、疾病预测等任务。

11、金融模型：这类模型主要用于金融预测、风险评估等任务。

12、推荐模型：这类模型主要用于推荐系统，例如电影推荐、商品推荐等。

这些只是AI大模型的一些主要类型，随着AI技术的不断发展，新的模型类型也在不断涌现。

在这些类型中，语言模型和图像模型是最常见的两类大模型，它们在很多应用场景中都发挥了重要作用。

一些著名的大模型：

* BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
* Transformer
* ResNet
* Inception
* GAN
* VAE
* AlphaGo
* Deep QNetwork

大模型的典型应用场景：

* 自然语言处理
* 计算机视觉
* 语音识别
* 机器人控制
* 游戏AI
* 金融预测
* 医疗诊断
* 推荐系统