语言大模型和传统AI在以下几个方面存在明显的区别：

1. 算法和模型结构：语言大模型基于深度学习算法，使用大规模的神经网络模型进行训练，具有更强的语言处理能力和生成能力。而传统AI则通常使用基于规则、模板和手工特征工程的算法，这些算法通常是浅层的，难以处理复杂的语言任务。
2. 数据规模和多样性：语言大模型需要大规模、多样化的语言数据进行训练，以便学习到更全面的语言规律和特征。而传统AI通常需要的数据量较小，数据多样性也较低。
3. 任务范围和性能：语言大模型可以处理多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等，具有更广泛的任务范围和更高的性能。而传统AI则通常只能处理特定领域的简单任务，如图像识别、语音识别等。
4. 灵活性和可扩展性：语言大模型的模型结构和算法可以根据任务需求进行灵活的调整和扩展，以适应不同的应用场景。而传统AI则通常需要重新设计和实现算法和模型，无法快速地适应新的应用需求。
5. 计算资源和成本：语言大模型需要大量的计算资源和成本进行训练和推理，包括高性能的计算机、GPU等。而传统AI则通常需要的计算资源和成本较低，可以更容易地进行部署和应用。

总之，语言大模型和传统AI在算法、模型结构、数据规模和多样性、任务范围和性能、灵活性和可扩展性以及计算资源和成本等方面存在明显的区别。在应用中，需要根据具体的任务和需求选择合适的AI技术。