NLP大模型和CV大模型在多个方面存在区别，以下是一些主要的区别：

应用领域：NLP大模型主要应用于自然语言处理领域，处理文本数据和理解自然语言。而CV大模型则主要应用于计算机视觉领域，处理图像和视频数据，进行图像识别、分类、分割等任务。

输入数据：NLP大模型的输入通常是文本数据，如句子、段落或整个文档。而CV大模型的输入则是图像或视频数据，可以是静态的图像或动态的视频流。

模型结构：由于处理的数据类型不同，NLP大模型和CV大模型在模型结构上也有所差异。NLP大模型通常采用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或Transformer等结构来处理文本数据。而CV大模型则常采用卷积神经网络（CNN）、深度残差网络（ResNet）等结构来处理图像数据。

处理方式：NLP大模型主要关注文本的语义理解，如词义消歧、文本蕴含、情感分析等。它们通过对文本的深层特征进行抽取和组合来理解文本的含义。而CV大模型则更关注图像的视觉特征，如边缘、纹理、形状等，通过对这些特征的提取和分析来完成图像识别和理解任务。

评估指标：由于处理的任务和数据类型不同，NLP大模型和CV大模型在评估指标上也有所不同。NLP大模型通常采用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。而CV大模型则常采用准确率、精确率、召回率、交并比（IoU）等指标来评估模型的性能。

NLP大模型和CV大模型都是深度学习在不同领域的应用，它们在处理的数据类型、模型结构、处理方式和评估指标等方面存在差异。在实际应用中，需要根据具体的任务和数据类型选择合适的模型来处理。同时，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，NLP大模型和CV大模型也将不断发展和完善。