テキストベースのプロンプトに使用できる人気のあるAI言語モデルを次に示します。

GPT-3（生成事前訓練を受けた変圧器3） -  OpenAIによって開発されたGPT-3は、1750億パラメーターを備えた現在利用可能な最大かつ最も先進的な言語モデルの1つです。さまざまなテキストプロンプトに対して高品質の自然言語応答を生成できます。

GPT-2（生成事前訓練されたトランス2） -  OpenAIによっても開発されたGPT-2は、15億パラメーターを持つGPT-3のわずかに小さいバージョンです。それは依然として、さまざまなテキストプロンプトに対して高品質の自然言語応答を生成することができます。

Bert（変圧器からの双方向エンコーダー表現） -  Googleが開発したBertは、マシンが人間の言語のニュアンスを理解できるように設計された人気のある言語モデルです。質問の回答、センチメント分析などのタスクに使用できます。

T5（テキストからテキストへの転送トランス） -  Googleが開発したT5は、幅広い自然言語処理タスクに使用できる多用語言語モデルです。テキストからテキストの例を提供することにより、特定のタスクで微調整できます。

XLNET -Carnegie Mellon UniversityとGoogleによって開発されたXLNetは、自然言語のテキストを生成するために訓練された非常に正確な言語モデルです。言語モデリングに対する順列ベースのアプローチを使用して、単語間の複雑な依存関係をキャプチャできます。

これらは、テキストベースのプロンプトに利用できる多くの言語モデルのほんの一部です。各モデルには独自の長所と短所があるため、最良の選択は特定のタスクとユースケースに依存します。
Here are some popular AI language models that can be used for text-based prompts:

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) - Developed by OpenAI, GPT-3 is one of the largest and most advanced language models available today, with 175 billion parameters. It can generate high-quality natural language responses to a wide variety of text prompts.

GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) - Also developed by OpenAI, GPT-2 is a slightly smaller version of GPT-3 with 1.5 billion parameters. It can still generate high-quality natural language responses to a wide variety of text prompts.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - Developed by Google, BERT is a popular language model that is designed to help machines understand the nuances of human language. It can be used for tasks such as question answering, sentiment analysis, and more.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) - Developed by Google, T5 is a versatile language model that can be used for a wide range of natural language processing tasks. It can be fine-tuned on specific tasks by providing it with text-to-text examples.

XLNet - Developed by Carnegie Mellon University and Google, XLNet is a highly accurate language model that is trained to generate natural language text. It uses a permutation-based approach to language modeling, which allows it to capture complex dependencies between words.

These are just a few examples of the many language models that are available for text-based prompts. Each model has its own strengths and weaknesses, so the best choice depends on the specific task and use case.