LLM與圖靈機在理解和知識表示方面的本質性差異主要體現在以下幾個方面：
知識表示方式：圖靈機的知識表示是基於明確的狀態和轉移規則，這些規則是由設計者定義的，並且可以被精確地描述和分析。相對而言，LLM的知識表示是通過大量的數據訓練而來的，這使得其知識更具隱性和模糊性，難以用明確的規則來描述。
理解的深度：圖靈機的運作基於邏輯和算法，能夠在給定的規則下進行精確的計算。LLM則是基於統計學習，雖然能夠生成自然語言的流暢文本，但其“理解”往往是基於模式識別，而非真正的語義理解。這使得LLM在處理複雜的語言任務時，可能會出現不一致或不準確的情況。
上下文依賴性：LLM的運作高度依賴於上下文，這意味著其生成的文本和理解的內容會受到先前輸入的影響。而圖靈機則是基於固定的狀態轉移，對於每一個輸入都有明確的反應，這使得其行為更加可預測。
學習能力：LLM具有自我學習和適應的能力，能夠根據新的數據進行調整和改進。而圖靈機的行為是靜態的，無法在運行過程中進行自我調整，這使得LLM在面對不斷變化的環境時更具靈活性。