目前哪个大模型比较好用，当前哪些大模型表现优异？

当前，AI大模型在各个领域的应用越来越广泛，它们的表现也日益出色。以下是一些当前表现优异的大模型：

1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：BERT是谷歌在2018年发布的自然语言处理模型，它在多个NLP任务上取得了显著的成绩。BERT能够理解文本中的上下文关系，因此对于机器翻译、问答系统等任务表现出色。

2. RoBERTa (Roberta): 这是一个预训练的BERT变体，它在许多NLP任务上的性能超过了BERT和GPT-3。RoBERTa通过引入新的编码器层和注意力机制，提高了模型的泛化能力和性能。

3. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer): GPT-3是OpenAI开发的一个大型语言模型，它在多种NLP任务上取得了优秀的成绩。GPT-3通过大量的数据训练，能够生成连贯、自然的文本，适用于各种文本生成任务。

4. T5 (Turning 5): T5是由Google开发的另一种大型语言模型，它在许多NLP任务上的性能超过了GPT-3。T5采用自回归编码器和自注意力机制，能够生成高质量的文本。

5. DistilBERT: DistilBERT是DistilVision团队开发的一个预训练模型，它在视觉识别和分类任务上取得了优秀的成绩。DistilBERT通过简化模型结构，减少了计算需求，同时保持了较高的性能。

6. XLM (XLNet): XLM是Facebook AI推出的一个大型语言模型，它在多个NLP任务上取得了优秀的成绩。XLM通过引入新的编码器层和注意力机制，提高了模型的泛化能力和性能。

这些大模型在不同的应用场景中都有广泛的应用，例如机器翻译、问答系统、文本摘要、情感分析等。然而，每个模型都有其优缺点，选择哪个模型取决于具体的应用场景和需求。