基于CNN的AI大模型和多模态学习模型：从AlexNet到T5

基于CNN的AI大模型和多模态学习模型有以下几种：

1. AlexNet：是第一个使用CNN进行图像分类的深度学习模型，具有8层卷积神经网络结构。
2. VGGNet：采用了更深的卷积神经网络结构，具有16-19层的网络深度，并使用3x3的卷积核进行卷积操作。
3. GoogLeNet：采用了Inception模块，能够更好地处理不同尺度的特征，网络深度相对较浅，但参数量较小。
4. ResNet：引入了残差模块，通过跳跃连接解决了梯度消失问题，可以构建非常深的网络。
5. DenseNet：通过密集连接（即将前一层的所有特征图连接到当前层的每个位置）来增加网络的信息流动，有效地减轻了梯度消失问题。
6. Transformer：主要应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制捕捉单词之间的关系，具有较好的序列建模能力。
7. BERT：基于Transformer的预训练模型，可以通过大规模无监督学习从大量文本数据中学习语言表示，能够广泛应用于文本分类、命名实体识别等任务。
8. GPT：也是基于Transformer的预训练模型，通过自回归生成模型的方式进行训练，可以生成连续文本，具有较好的语言表达能力。
9. T5：基于Transformer的预训练模型，支持多种自然语言处理任务，包括文本分类、问答、命名实体识别等。

这些模型在图像分类、自然语言处理等领域都取得了很好的效果，为AI的发展做出了重要贡献。