大语言模型与基本模型的主要区别体现在以下几个方面：

型号尺寸：

大型语言模型通常有更多的参数和更大的计算资源需求。这使他们能够处理更复杂的任务，并产生更自然和准确的文本。相比之下，基本模型通常较小，并且具有较低的计算资源需求。

训练数据：

大型语言模型通常使用大规模文本数据集进行训练，这使它们能够学习更多的语言模式和上下文信息。另一方面，基本模型通常使用较小的数据集进行训练，可能只覆盖特定的语言现象或任务。

泛化能力：

由于大型语言模型接触的训练数据较多，通常具有更强的泛化能力，可以处理多种语言和语境。基本模型可能更侧重于具体的语言现象或任务，其泛化能力相对较弱。
业绩：大型语言模型在处理复杂的自然语言任务时通常表现良好，因为它们能够捕获更多的上下文信息和语言模式。虽然基本模型在一些简单的任务上可能表现得很好，但在复杂的任务上可能表现得很差。

应用场景：

大型语言模型通常用于需要高度自然语言理解的任务，如机器翻译、对话生成、问答系统等。基本模型可能更适合一些简单的文本处理任务，如词性标注、命名实体识别等。
总的来说，大型语言模型和基础模型在模型规模、训练数据、泛化能力、性能和应用场景等方面都存在明显差异。选择使用哪种模式取决于具体的任务要求和可用资源。