大型语言模型 (LLM) 在架构、数据使用和任务处理方法上与传统 AI 模型不同。 传统的模型，如决策树、支持向量机 (SVM) 或早期神经网络，通常是为狭窄的任务而设计的——例如对垃圾邮件进行分类或预测房价——并且依赖于结构化的、带标签的数据集。 相比之下，LLM 使用基于 Transformer 的神经网络，这些网络在大量非结构化文本数据上进行训练。 这使得它们能够处理和生成类似于人类的文本，涵盖广泛的主题，而无需针对特定任务的训练。 例如，虽然传统的 Sentiment Analysis 模型可能需要“正面”或“负面”评论的带标签示例，但 LLM 可以使用预训练期间学习的模式从原始文本中推断出情感。
Transformer 架构是 LLM 运行方式的核心。 与较旧的循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 不同，Transformer 使用自注意力机制并行处理整个文本序列。 这使得它们能够更有效地捕获单词之间的长程依赖关系和上下文关系。 例如，在翻译句子时，LLM 可以衡量每个单词在整个输入上下文中的重要性，而 RNN 可能因其顺序处理而难以处理远距离连接。 此外，LLM 是大规模训练的：像 GPT-3 这样的模型使用数千亿个参数和数 TB 的文本数据，远远超过大多数传统模型的大小和复杂性。 这种规模允许 LLM 跨任务进行泛化，但需要大量的计算资源来进行训练和推理。
最后，与传统模型相比，LLM 本质上是灵活的。 单个 LLM 可以执行诸如总结、代码生成和问答之类的任务，而无需架构更改，而传统方法通常需要为每个任务构建单独的模型。 例如，使用 LLM 的开发人员可以使用“编写一个 Python 函数来对列表进行排序”来提示它，并接收可用的代码，然后询问“解释此代码”并获得详细的分解——所有这些都使用相同的底层模型。 但是，这种灵活性是有代价的：LLM 可能会产生看似合理但不正确的输出（幻觉），并且需要仔细调整才能与特定用例对齐。 传统的模型虽然用途较少，但通常为定义明确的问题提供更可预测、可解释的结果。