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理解自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）的区别、对比和关系对于把握现代人工智能的发展非常重要。以下是清晰的分析：
核心定义
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NLP (Natural Language Processing - 自然语言处理):
- 是什么： 一个广阔的计算机科学和人工智能子领域，致力于让计算机能够理解、解释、操作和生成人类语言。
- 目标： 在人类语言和计算机之间架起沟通的桥梁，实现人机自然交互。
- 范围： 非常广泛，涵盖了所有处理人类语言的技术和方法，包括但不限于：
- 传统规则系统（早期）
- 统计方法（如隐马尔可夫模型、条件随机场）
- 经典的机器学习方法（如SVM、朴素贝叶斯）
- 深度学习方法（包括RNN, LSTM, CNN, Transformer）
- 大语言模型 (LLM) 是其当前最前沿和强大的子集/方法之一。
- 任务举例： 机器翻译、情感分析、文本摘要、命名实体识别、词性标注、问答系统、语音识别、聊天机器人等。
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LLM (Large Language Model - 大语言模型):
- 是什么： 一种特定类型的深度神经网络模型（通常是基于Transformer架构），在海量文本数据集上通过自监督学习（主要是预测下一个