预训练模型是一种在大规模数据集上进行预训练，然后通过微调或迁移学习的方式在具体任务上进行调整的方法。常见的预训练模型变体和扩展包括以下几种：

  1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是由Google提出的一种基于Transformer的预训练模型。它通过使用Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）任务进行无监督的预训练，然后在具体任务上进行微调。

  2. GPT（Generative Pretrained Transformer）：GPT是由OpenAI提出的一种基于Transformer的预训练模型。它通过单向语言模型训练来预测下一个词，然后在下游任务上进行调整。

  3. RoBERTa（Robustly Optimized BERT approach）：RoBERTa是对BERT的改进。它通过使用更大的训练数据集和更长的训练时间来提高模型的性能，并采用了更多的训练技巧。

  4. XLNet：XLNet是由CMU和Google共同提出的一种基于Transformer的预训练模型。它通过使用permutation-based训练方法来解决BERT中的单向限制，并在多个上下文中预测单词。

  5. ALBERT（A Lite BERT）：ALBERT是对BERT的轻量化改进。它通过参数共享和更高效的训练策略来减少模型的参数量，从而在保持性能的同时降低了计算资源的需求。

  6. T5（Text-To-Text Transfer Transformer）：T5是由Google提出的一种基于Transformer的多任务预训练模型。它使用统一的文本到文本的框架，在多个自然语言处理任务上进行预训练和微调。

  以上是一些常见的预训练模型变体和扩展，它们在不同的任务和数据集上表现出色，并且为各个领域的自然语言处理任务提供了强大的基础模型。值得注意的是，随着研究的不断发展，还可能会出现新的模型变体和扩展。