大模型和AIGC是人工智能领域中的两个重要概念，两者的区别和联系如下：

大模型是指具有大量参数的机器学习模型，通常指深度学习模型。这些模型在训练过程中可以处理大规模的数据集，并且能够提供更高的预测能力和准确性。大模型通常需要大量的计算资源和更长的训练时间。例如，目前最大的模型是由OpenAI研发的GPT-3模型，它具有1750亿个参数，可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类、问答等，表现出了极高的准确性和自然度。

AIGC（生成式人工智能）是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC通过训练模型和大量数据的学习，可以生成具有一定逻辑性和创造性的内容，如文本、图像、音乐等。AIGC技术能力的提升主要得益于算法的不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变，以及多模态推动AIGC内容多边形。

从一定意义上说，大模型是AIGC的一种表现形式，或者说，大模型是AIGC的基石。AIGC代表的是人工智能从1.0时代到2.0时代的跃迁，其技术核心是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。而大模型，如GPT-3，可以通过对大量数据的训练，习得如何生成自然流畅的文本内容，这是AIGC的一个重要应用。

总结来说，大模型和AIGC分别代表了人工智能的深度学习和生成式智能这两个重要方向，其中AIGC更强调生成内容的能力。