以下是几个简单的人工智能大模型案例：

·1.文本生成：使用GPT模型生成一篇文章。GPT模型是一种基于Transformer的预训练语言模型，可以生成自然流畅的文本，输入一些关键词或者主题。

·ai篇：gpt 模型可以自动生成一篇文章，例如输入"科技公司"、"创新"、"发展"等关键词，gpt 模型可以生成一篇关于科技公司创新和发展的文章。

·2.图像分类：使用Inception模型进行图像分类。Inception模型是一种卷积神经网络模型，可以对图像进行分类，输入一张图像，Inception模型可以判断这张图片属于哪一类，例如猫狗汽车等。

·3.语音识别：使用SpeechRecognition模型进行语音识别。SpeechRecognition模型是一种基于循环神经网络的语音识别模型，可以将语音转换为文本，例如输入一段录音，SpeechRecognition模型可以将其转换为文本。

·4.情感分析：使用BERT模型进行情感分析，BERT模型是一种基于Transformer的预训练语言模型，可以对文本进行情感分析，输入一篇文章，BERT模型可以判断这篇文章的情感是积极、消极还是中性。

这些简单的案例展示了人工智能大模型的应用场景和基本原理，同时也说明了人工智能大模型在实际应用中的强大能力。