LLM模型和NLP都是人工智能领域中的技术，LLM模型是NLP的一种扩展和深化。

NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它代表的是人工智能和计算机的一个分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。NLP的研究范围广泛，包括语言理解、语言生成以及自然语言翻译等。为了实现人工智能与机器的“对话”，NLP结合了诸如统计、计算机语言、深度学习模型和机器学习等许多其他技术。

LLM是指大型语言模型（Large Language Models），它是NLP的扩展，特别是在大语言模型方面有着显著的发展。LLM模型的关键在于一个“大”字，即训练的数据非常多，堪称海量。例如，著名的ChatGPT就是一个LLM案例，包含了8000亿以上的数据。LLM的发展离不开机器学习、神经网络、深度学习等技术的突破。

在NLP的研究中，早期会使用CNN或RNN等深度学习方法来处理自然语言，但效果并不理想，因为这些方法没有泛化能力，非常局限。然而，LLM模型使用深度学习的方式，改变了这一局面。深度学习方法具有强大的泛化能力，能够将人类给出的提示转化为自己的理解，从而极大提高了处理自然语言的效果。

总结来说，LLM模型是NLP技术的一种深化和扩展，它们都致力于让计算机理解和处理人类语言，从而实现更高效的人机交互。LLM模型在大数据和深度学习等技术的推动下，特别是在“大”字上取得了显著的突破。