当今世界上有许多公开可用的预训练语言模型，以下是其中一些常见的模型：

1. GPT-3：由OpenAI开发的具有1750亿个参数的大型语言模型，它可以用于多种自然语言处理任务，如语言生成、文本分类、问题回答等。

2. BERT：由Google开发的基于Transformer的双向编码器，它可以在多个NLP任务中进行微调，如情感分析、文本分类、命名实体识别等。

3. RoBERTa：Facebook AI Research (FAIR)开发的模型，是BERT的改进版本，使用更多的训练数据和更长的训练时间。

4. ALBERT：由Google开发的另一种改进版本的BERT，采用参数共享和跨层参数连接等方法来减少参数数量，从而提高效率。

5. T5：由Google开发的多任务语言模型，可以在多种自然语言处理任务中进行微调，包括问答、摘要生成、语言翻译等。

这些预训练模型在不同的自然语言处理任务上都取得了非常好的效果，成为了NLP领域的重要里程碑。如果您对开源有需求，其中一些模型是开源的，可以在各种应用中免费使用。
ปัจจุบันมีโมเดลภาษาก่อนการฝึกอบรมที่เปิดเผยต่อสาธารณะจำนวนมากในโลกปัจจุบัน และต่อไปนี้คือโมเดลทั่วไปบางส่วน: 1. GPT-3: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์ 175 พันล้านพารามิเตอร์ที่พัฒนาโดย OpenAI ซึ่งสามารถนำไปใช้ในหลากหลายรูปแบบ ของงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การสร้างภาษา การจำแนกข้อความ การตอบคำถาม เป็นต้น 2. BERT: ตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางที่ใช้ Transformer พัฒนาโดย Google ซึ่งสามารถปรับแต่งอย่างละเอียดในงาน NLP หลายงาน เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การจำแนกข้อความ การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ เป็นต้น 3. RoBERTa: โมเดลที่พัฒนาโดย Facebook AI Research (FAIR) ซึ่งเป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ BERT ซึ่งใช้ข้อมูลการฝึกมากขึ้นและใช้เวลาฝึกนานขึ้น 4. อัลเบิร์ต: BERT เวอร์ชันปรับปรุงอีกเวอร์ชันหนึ่งที่พัฒนาโดย Google ซึ่งใช้วิธีการต่างๆ เช่น การแชร์พารามิเตอร์และการเชื่อมต่อพารามิเตอร์ข้ามเลเยอร์ เพื่อลดจำนวนพารามิเตอร์และด้วยเหตุนี้จึงปรับปรุงประสิทธิภาพ 5. T5: โมเดลภาษาแบบมัลติทาสก์ที่พัฒนาโดย Google ซึ่งสามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียดในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติที่หลากหลาย รวมถึงคำถามและคำตอบ การสร้างบทสรุป การแปลภาษา ฯลฯ โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเหล่านี้ได้รับผลลัพธ์ที่ดีมากในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ และกลายเป็นก้าวสำคัญในสาขา NLP หากคุณต้องการโอเพ่นซอร์ส โมเดลเหล่านี้บางรุ่นก็เป็นโอเพ่นซอร์สและสามารถใช้งานได้ฟรีในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence