​​常见模型主要可分为CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、预测模型以及AI训练出的多领域模型等类型，各有其特点和适用场景。​​

在计算机视觉领域，目标检测类有YOLOv8，速度快、适合工业实时应用；DETR系列中DINO表现强劲，效果极佳；实例分割中Mask2Former可处理多任务，统一语义、实例及全景分割。语义分割领域，SegFormer和HTC高效实用，DeepLabv3+以空洞卷积闻名。视频理解方面，VideoMAE基于自监督预训练，TimeSFormer分离时空注意力。多模态视觉中，BLIP和BLIP - 2支持图像描述等任务，OFA能统一多模态操作。视觉大模型CLIP实现图文对齐，SAM是万能分割器，SEEM具备多模态提示泛化分割能力。

自然语言处理方面，语言模型中GPT - 3由OpenAI训练，语言理解和生成能力出色，还可用于多种自然语言处理任务；ELMO和BERT也各具特色，可应对文本分类、情感分析等任务。文本生成领域，GPT - 4多模态且推理能力强，LLaMA 2开源适合微调，Chat和创作均可。

预测模型包括线性回归模型，简单实用，如房地产房价预测；逻辑回归虽含“回归”实为分类方法，如信贷违约概率预测；决策树易于理解和实现，可做分类或预测；随机森林通过多棵决策树提升准确性和稳定性；支持向量机能有效分隔不同类别实例，在高维数据和模式识别中出色；神经网络尤其是深度学习网络，如CNN用于图像识别，RNN和Transformer用于机器翻译等文本生成任务。

AI训练出的模型用于多领域，语言模型有GPT系列及ELMO、BERT等，图像识别有ResNet、Inception、MobileNet等。推荐系统模型基于协同过滤或深度学习技术，根据用户偏好推荐物品。

不同类型模型在各自领域发挥着重要作用，需根据具体需求和场景选择合适的模型。