​​大语言模型（LLM）和预训练语言模型（PLM）的核心区别在于规模和能力：LLM是PLM的超级进化版，通过海量参数（数十亿至数万亿）和更大规模数据训练，具备更强的通用性、涌现能力（如上下文学习、指令遵循）以及复杂任务处理能力，而PLM通常规模较小，专注于特定任务微调。​​

1. ​​规模差异​​
   LLM的参数量远超PLM，例如GPT-3达1750亿参数，而BERT仅3.3亿。这种规模差异使LLM能捕捉更深层次的语言规律，而PLM更依赖领域适配的微调。

2. ​​能力表现​​
   LLM的涌现能力（如思维链推理、多任务泛化）是PLM不具备的。例如，GPT-3可通过少量示例解决新任务，而PLM需大量标注数据微调。

3. ​​资源与成本​​
   LLM训练需超算级硬件（如GPU集群）和巨额能耗，成本极高；PLM资源需求较低，适合中小企业或垂直场景。

4. ​​应用场景​​
   PLM适合专业化任务（如文本分类），而LLM凭借通用性可处理开放域对话、代码生成等复杂需求，但需谨慎应对伦理风险（如偏见生成）。

​​总结​​：选择LLM还是PLM取决于需求——追求极致能力且资源充足选LLM，注重效率与成本则用PLM。未来，两者将互补推动AI语言技术的边界。