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自然语言处理（NLP）与大型语言模型（LLM）技术是大规模人类语言分析与生成的核心。 但是大部分人都分不清楚LLM与NLP之间的区别，NLP涵盖了一系列算法，用于理解、操作和生成人类语言。 自20世纪50年代诞生以来，NLP已发展到分析文本关系的新阶段，采用词性标注、命名实体识别和情感分析等方法。 以OpenAI的ChatGPT为例，LLM利用深度学习对庞大的文本集进行训练。 尽管它们能模仿类似人类的文本，但在理解语言的微妙之处上仍有限制。 与专注于语言分析的NLP不同，LLM主要致力于文本生成，最近爆火的deepseek就是LLM大语言模型。 今天这篇文章将带大家全面比较NLP与LLM，深入探讨这些技术的复杂性、多样化的应用以及所面临的挑战。 另外小墨学长为大家收集了Transformer和LLM大模型相关的学习资料，可以帮大家进行查漏补缺更系统的去学习。 所有资
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