大语言模型（LLM）是生成式AI的核心技术之一，通过海量数据训练实现文本、代码等内容的创造性输出。两者的关系可概括为：大语言模型是工具，生成式AI是应用方向；前者提供底层能力，后者拓展场景价值。以下是关键点解析：
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技术基础
大语言模型基于Transformer架构，通过无监督学习捕捉语言规律。生成式AI依赖这类模型完成文本生成、对话交互等任务，例如GPT系列支撑了智能写作、客服机器人等应用。 -
功能边界
大语言模型侧重“理解与预测”，如补全句子；生成式AI强调“创造新内容”，包括图像、音频等跨模态输出（如DALL·E）。后者需前者提供语义理解支持，但技术栈更复杂。 -
协同进化
模型参数量增长（如千亿级参数）直接提升生成质量，推动生成式AI突破。例如，代码生成工具Copilot依赖LLM对编程语言的深度掌握，实现高效代码建议。 -
应用差异
大语言模型可服务于分析类任务（如分类），而生成式AI必须包含创造环节。比如，用LLM总结文章属于分析，生成全新故事则属于生成式AI范畴。
未来，大语言模型的迭代将继续降低生成式AI的门槛，但后者需解决版权、幻觉等问题才能释放更大潜力。
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