​​大语言模型（LLM）与自然语言处理（NLP）的核心区别在于：LLM是NLP的子集，专注于通过海量数据训练生成类人文本，而NLP涵盖更广泛的语言理解与操作技术，包括规则和统计方法。​​两者的差异体现在数据需求、计算资源、应用场景和技术方法上——​​LLM依赖大规模预训练和深度学习，擅长生成任务；NLP则灵活适配多种任务，但需针对性设计。​​

从技术本质看，NLP通过词性标注、语义分析等方法解析语言结构，适用于语音识别、机器翻译等场景，其规则和统计模型可解释性较强。而LLM基于Transformer架构，通过自注意力机制处理长文本依赖，生成内容流畅但需警惕偏见和事实性错误。例如，NLP可精准识别“医院”为地点实体，而LLM能生成“他去了医院”的连贯句子，但可能混淆后续动作的逻辑关系。

应用层面，NLP在医疗记录分析、金融风险评估等专业领域表现稳定；LLM则更擅长创意写作、多轮对话等开放性任务。例如，NLP能高效提取患者病历关键词，LLM可模拟医患对话却需严格审核输出准确性。

未来趋势上，两者的融合将成关键：NLP为LLM提供任务精度保障，LLM为NLP扩展生成能力。开发者需平衡生成质量与伦理风险，用户则应明确需求选择工具——​​专业分析选NLP，创意生成用LLM。​​