大语言模型（LLMs）与预训练模型的核心区别在于应用范围和训练目标，具体如下：

一、定义与范围

1. 大语言模型（LLMs）

   • 专门针对自然语言处理任务设计的预训练模型，如GPT-3、BERT等，具有数十亿至数千亿参数，擅长文本生成、理解和推理。

   • 通过预训练学习语言的通用模式（如语法、语义），支持多语言任务。

2. 预训练模型（Pre-trained Models）

   • 覆盖更广泛的数据类型，不仅限于自然语言，还包括图像、代码等，如计算机视觉中的预训练模型。

   • 通过预训练提取数据共性，再通过微调适应特定任务。

二、训练目标与方法

1. 大语言模型

   • 采用自监督学习（如掩码语言模型MLM）在海量文本数据上预训练，学习语言结构与语义。

   • 预训练数据以网页、新闻等自然语言为主，强调语言生成与理解能力。

2. 预训练模型

   • 可能使用监督学习或无监督学习，根据任务类型选择数据（如标注图像数据用于计算机视觉任务）。

   • 通过预训练形成通用特征表示，再针对具体任务进行微调。

三、应用场景

• 大语言模型 ：直接应用于文本生成、问答、机器翻译等自然语言任务，无需或仅需少量领域数据。

• 预训练模型 ：需结合领域数据微调后使用，适用于跨领域任务（如图像识别、代码生成等）。

四、参数规模

• 大语言模型通常参数量级在100B至1.8万亿之间，如GPT-3（175B参数）和GPT-4（1.8万亿参数）。

• 预训练模型的参数规模因任务类型而异，不局限于语言领域。

总结 ：大语言模型是预训练模型的一种特殊形式，专注于自然语言处理，通过大规模预训练实现通用语言能力；而预训练模型涵盖更广泛的数据类型，需结合任务进行微调。