大模型与知识图谱是两种不同的技术，它们在技术差异和应用方面有所不同。
首先，从技术角度来看，大模型是一种深度学习技术，它通过大量的数据训练，使模型能够自动学习到数据中的规律和特征。而知识图谱则是一种结构化的知识表示方法，它将知识以图形的方式表示出来，便于理解和检索。
在技术实现上，大模型通常需要大量的计算资源，如GPU、TPU等，并且需要大量的数据进行训练。而知识图谱则需要专业的知识工程师来构建和维护，它的构建过程涉及到领域知识的获取、知识抽取、知识融合等多个步骤。
其次，从应用角度来看，大模型主要应用于自然语言处理（NLP）领域，如机器翻译、文本分类、情感分析等。它可以处理大量的文本数据，提取出文本中的关键信息，并进行深度的语义理解。而知识图谱则主要应用于知识管理、智能推荐、智能搜索等领域，它可以将知识以图形的方式组织起来，方便用户进行检索和查询。
总的来说，大模型和知识图谱各有其优势和应用场景。大模型在处理大规模文本数据和进行深度语义理解方面具有优势，而知识图谱则在知识管理和智能推荐等方面具有优势。在实际的应用中，可以根据具体的需求选择合适的技术进行应用。
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