大语言模型和大规模预训练模型是相互关联的概念，但它们有一些区别。
大语言模型（如GPT-3）是指具有大量参数和能力的语言模型，它通过在大规模文本数据上进行预训练来学习语言的统计规律和语义关系。这些模型通常使用无监督学习方法，预测下一个词或填充缺失的词，以捕捉语言的上下文和语义信息。大语言模型能够生成连贯的语句、回答问题、完成翻译任务等。
大规模预训练模型是指在大规模数据集上进行预训练的模型，这些数据集通常包括互联网上的大量文本、图像、视频等多模态数据。预训练模型可以是语言模型、图像模型、语音模型等，它们通过学习数据中的模式和特征来获取通用的知识表示。这些模型的目标是学习到一种通用的表示能力，以便在各种下游任务中进行微调或迁移学习。
因此，大语言模型是大规模预训练模型的一种特定类型，它专注于处理语言任务，如自然语言生成、机器翻译、文本摘要等。大规模预训练模型则更广泛地指涉在大规模数据上进行预训练的各种模型，包括语言模型在内的多种模型类型。