1. 继承关系：NLP 是 LLM 的“母体”
从学术分类上讲，LLM（大语言模型）确实属于 NLP（自然语言处理）的一个子领域。 NLP 的目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。早期的 NLP 依赖于规则（如语法树）和统计模型，而 LLM 是 NLP 发展到深度学习阶段的集大成者。
- 传统 NLP：关注特定任务，如分词、情感分析、机器翻译。每个任务通常需要一个专门的模型。
- LLM：通过海量数据训练出一个通用的“底座”，一个模型就能处理上述所有任务。
2. 技术核心：从“语言学”转向“统计与计算”
虽然 LLM 处理的是语言，但其核心引擎并非传统的语言学规律，而是深度学习与 Transformer 架构。
LLM 的三个核心支柱是：
- Transformer 架构：特别是其中的自注意力机制（Self-Attention），它允许模型计算文本中不同词之间的关联度，不再依赖于固定的语法规则。
- Scale（规模）：当参数量和数据量达到临界点时，模型会出现“涌现能力”（Emergent Abilities），这是传统 NLP 无法解释的现象。
- Next Token Prediction（下文预测）：LLM 的核心逻辑极其简单——根据上文预测下一个概率最大的词。这种极简的逻辑在海量计算下产生出了类似“理解”的能力。
3. 范式转移：从“处理语言”到“通用模拟器”
现在业界普遍认为，LLM 的核心正在脱离单纯的“语言处理”，向以下方向演进：
| 维度 | 传统 NLP | 大语言模型 (LLM) |
|---|---|---|
| 主要目标 | 解析和生成文本 | 知识表征、逻辑推理、世界建模 |
| 处理对象 | 仅限于自然语言 | 代码、数学公式、甚至多模态（图、音、视） |
| 本质属性 | 语言工具 | 通用人工智能（AGI）的雏形 |
为什么说它不仅仅是 NLP？ 因为 LLM 展现出的逻辑推理能力、编写代码的能力（如你在开发的 React/Node.js 项目中使用的 AI 助手）以及对物理世界的常识模拟，已经远远超出了“处理一段话”的范畴。它更像是一个利用语言作为媒介，学习人类文明规律的“世界模型”。