Llm与传统AI模型的不同之处主要在于其规模、架构和功能。传统模型通常专注于解决数据和参数有限的特定任务。相比之下，llm是在庞大的数据集上训练的，使用数十亿甚至数万亿的参数，这使得它们能够在广泛的语言任务中进行概括。
另一个关键区别是支持LLMs的transformer架构。与递归神经网络 (rnn) 等旧方法不同，转换器可以同时处理整个句子或段落，从而在文本中长距离捕获上下文。这使得LLMs在处理复杂的语言结构时更加高效和准确。
此外，llm对一般数据进行了预先培训，并针对特定任务进行了微调。这两步过程使他们能够快速适应新领域，这与需要从头开始进行特定任务培训的传统模型不同。例如，像GPT这样的LLM可以通过最少的额外培训从生成诗歌切换到回答技术问题。