Midjourney模型提供了多種預訓練模型供用戶選擇使用，這些模型涵蓋了不同的任務領域和語言。以下是一些可用的預訓練模型：
1. Base-BERT：這是Midjourney的基礎BERT模型，適用于多種自然語言處理任務，如文本分類、命名實體識別等。
2. Large-BERT：這是BERT模型的一個較大版本，具有更多的參數和更強的性能，適用于需要更強大模型的任務。
3. RoBERTa：這是一種基于BERT的改進模型，通過調整模型結構和訓練策略，進一步提高了模型的性能。
4. ALBERT：這是一種輕量級的BERT模型，通過參數共享和句子順序預測任務來減少模型大小和提高訓練效率。
5. DistilBERT：這是一種蒸餾版的BERT模型，通過從大型BERT模型中轉移知識來訓練小型模型，同時保持較高的性能。
6. XLNet：這是一種基于自回歸模型的預訓練語言模型，具有較好的生成能力和預測性能。
7. T5：這是一種統一的文本到文本轉換模型，可以將所有NLP任務視為簡單的文本生成任務。
8. ERNIE：這是一種基于知識增強的深度語義表示模型，通過引入外部知識來增強模型對語言的理解能力。
除了以上列舉的模型外，Midjourney還可能不斷推出新的預訓練模型以滿足用戶需求。用戶可以根據自己的任務需求和計算資源選擇合適的預訓練模型進行微調和應用。
