小模型和大模型的主要区别在于它们的规模、能力和应用范围。

1. 规模：大模型通常指包含百亿级别（或更多）参数的语言模型，而小模型通常指包含较少参数的深度学习模型，例如GPT-3拥有1.75亿参数量。
2. 能力：大模型在大量的文本数据上进行训练，学习语言数据中的复杂模式，以便更好地理解和生成自然文本。小模型由于参数量较少，复杂度较低，其表现出的能力相对较低。
3. 应用范围：大模型被广泛应用于各种自然语言处理任务，如文本总结、翻译、情感分析等。小模型由于其规模和能力限制，其应用范围相对较小。

总的来说，大模型和小模型的区别主要在于它们的规模和能力，大模型在各种NLP任务上表现出更强的能力，而小模型则适用于较小的数据量和更快的训练速度。