在当前的人工智能领域中，大模型已经成为了一个非常热门的研究方向。因为这种模型能够有效地处理海量数据，同时在各种任务上取得了非常出色的表现。那么在众多的AI通用大模型中，哪家强呢？本文将会进行一番技术解析，为大家带来答案。

首先，我们需要了解什么是大模型。大模型，顾名思义，指的是拥有巨大参数量的模型。通常来说，大模型具有更好的泛化性能和更强的能力，但同时也需要更大的计算资源。目前，研究人员在大模型的构建方面已经取得了相当大的进展。其中有几个模型尤为出色。

第一个模型是GPT-3。GPT-3是由OpenAI公司开发的一种通用语言模型。它拥有1.75万亿的参数，是当前最大的通用大模型之一。GPT-3能够在许多复杂的语言处理任务上表现出色，例如机器翻译、问答系统、文本摘要等。但GPT-3的问题在于，它需要巨大的计算资源和数据集，因此很难部署在实际应用中。

第二个模型是BERT。BERT是由Google开发的一种预训练语言模型。它有1.1亿的参数量，比GPT-3小得多。但是BERT在自然语言处理任务上表现出色，它能够理解上下文信息，对于问答任务和文本分类任务表现突出。在BERT之前，自然语言处理领域的任务通常基于规则或基于特征的传统方式，但是BERT的出现给了自然语言处理领域巨大的推动力。

第三个模型是T5。T5是由谷歌开发的一种标准生成模型。它有11亿的参数量，可以完成大部分的NLP任务。T5在文本生成方面表现得尤为出色，它可以生成各种文本，例如翻译、摘要、对话等。它的优点在于，它可以通过预训练和微调来适应任何NLP任务。

综上所述，AI通用大模型中，GPT-3、BERT和T5是最强的三个模型。他们在自然语言处理任务上表现出色，已经成为了许多公司研究和开发自然语言处理应用时的重要依据。每个模型都有其优点和缺点，研究人员也在不断地对它们进行改进以提高其性能和可扩展性。我们相信，在不久的将来，通用大模型将会成为AI领域的标配。