大模型与预训练模型是深度学习领域中两个非常重要的概念，它们在技术实现和应用场景上有着显著的区别。
首先，从技术实现的角度来看，大模型通常指的是具有大量参数的神经网络模型，这些模型在训练过程中需要大量的计算资源来处理复杂的数据。而预训练模型则是指在特定任务上经过大量数据训练得到的模型，其参数数量相对较少，但已经具备了一定的泛化能力。
其次，从应用场景的角度来看，大模型由于参数数量较多，因此在处理复杂问题时具有更高的性能。例如，在图像识别、自然语言处理等领域，大模型能够更好地捕捉到数据中的细微特征，从而提高模型的性能。而预训练模型则更适合于解决一些相对简单的问题，如分类、回归等任务。
此外，从训练方式的角度来看，大模型通常需要大量的标注数据来进行训练，这在一定程度上增加了模型的训练成本。而预训练模型则可以通过迁移学习的方式，利用已经预训练好的模型来快速提升新任务的性能，从而降低了模型的训练成本。
总的来说，大模型与预训练模型在技术实现、应用场景和训练方式等方面都存在一定的区别。在实际使用中，应根据具体任务的需求来选择合适的模型类型。
