大语言模型是指具有数亿甚至数十亿参数的深度学习模型，例如GPT-3等。这些模型可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别等领域，也可以用于数据分析和提取。
相对于之前的模型，大语言模型在处理数据分析和提取方面确实有一定的提升。因为大语言模型具有更强的语义理解能力和上下文感知能力，可以更好地理解和处理文本数据。例如，在文本分类任务中，大语言模型可以通过学习更多的语言知识和语义关系，提高分类的准确率和效率。
此外，大语言模型还可以通过预训练和微调的方式，快速适应新的数据集和任务，从而提高数据分析和提取的效率和精度。不过，由于大语言模型需要大量的计算资源和数据，因此在实际应用中需要考虑到成本和可行性等因素。