自然语言处理（NLP）大模型是当前人工智能领域的核心突破，以Transformer架构为基础，具备强大的文本理解与生成能力，广泛应用于翻译、对话、摘要等场景。主流模型包括BERT、GPT系列、XLM等，它们通过预训练和微调实现多任务适配。

1. BERT（双向编码器表示）
   由Google开发，采用双向Transformer结构，擅长理解上下文语义，适用于文本分类、实体识别等任务。其预训练技术（如掩码语言模型）显著提升了模型泛化能力。

2. GPT系列（生成式预训练模型）
   OpenAI推出的单向自回归模型，以生成高质量文本著称。GPT-3和GPT-4参数规模达千亿级，支持对话、代码生成等复杂场景，但需注意生成内容的可控性。

3. XLM（跨语言模型）
   Facebook提出的多语言模型，通过共享词嵌入实现跨语言迁移，提升翻译质量，尤其适合资源稀缺的小语种任务。

4. 其他重要模型

   • T5：Google将NLP任务统一为“文本到文本”格式，简化多任务处理。
   • RoBERTa：优化BERT训练策略，强化模型鲁棒性。

自然语言处理大模型正持续演进，未来将更注重效率、可解释性及多模态融合。实际应用中需结合业务需求选择模型，并关注数据隐私与伦理问题。