大模型通常指的是指基于大规模数据训练的深度学习模型，如GPT-3、BERT等。这些模型通常具有数十亿到数百亿个参数，能够对自然语言进行更深入的理解，并在多个自然语言处理任务上取得出色的表现。

RAG代表Retrieval-Augmented Generation，是一种结合了检索和生成的自然语言处理模型。RAG模型结合了检索式问答和生成式问答的优点，能够在生成答案时从大规模的知识库中检索相关信息。这种模型结构使得它在问答任务中能够更好地处理需要深入推理和大规模知识的问题。

总的来说，大模型通常指的是参数规模庞大的深度学习模型，而RAG是一种结合了检索和生成的自然语言处理模型，能够在问答等任务中发挥作用。