今日、世界には多くの公的訓練の言語モデルがあります。以下は一般的なモデルの一部です。

1. GPT-3：OpenAIによって開発された1750億パラメーターによって開発された大規模な言語モデル。言語生成、テキスト分類、質問などの複数の自然言語処理タスクに使用できます。

2. BERT：Googleが開発したTransformerベースの2ウェイエンコーダーは、感情分析、テキスト分類、名前付きエンティティ認識など、複数のNLPタスクで問題なくなっています。

3. Roberta：Facebook AI Research（FAIR）モデルは、より多くのトレーニングデータとより長いトレーニング時間を使用して、BERTの改良バージョンです。

4. Albert：Googleが開発した別の改良バージョンは、パラメーターの共有とクロスレイヤーパラメーター接続を使用してパラメーターの数を減らし、それにより効率を向上させます。

5. T5：Googleによって開発されたマルチタスキング言語モデルは、質問や回答、抽象的な生成、言語翻訳など、さまざまな自然言語処理タスクで問題ありません。

これらのトレーニング前モデルは、さまざまな自然言語処理タスクで非常に良い結果を達成し、NLP分野で重要なマイルストーンになりました。オープンソースの需要がある場合、これらのモデルの一部はオープンソースであり、さまざまなアプリケーションで無料で使用できます。
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。