O que significa “Large Language Model”?

• Large (Grande) – Refere-se ao treino realizado sobre milhões ou bilhões de conteúdos, tornando o modelo capaz de reconhecer padrões complexos.
• Language (Linguagem) – É a forma como o modelo comunica: através de texto natural, semelhante ao produzido por humanos.
• Model (Modelo) – Conjunto de algoritmos e redes neuronais que interpretam o texto lido e geram respostas coerentes.

Diferente de um motor de busca, um LLM não memoriza textos. Em vez disso, ele aprende padrões linguísticos, estruturas e relações entre palavras. De forma simplificada podemos tecnicamente dizer que as LLM, são modelos de aprendizagem profunda (deep learning), compostos por redes neurais com bilhões de parâmetros, treinados com aprendizagem auto-supervisionada em conjuntos de dados massivos.

Como funciona um LLM?

Os LLM funcionam em duas fases principais, sendo a primeira a fase de treino e a segunda fase a de inferência.

1. Fase de Treino

Nesta fase, o modelo “aprende” a linguagem.

• Coleta de Dados

O modelo obtém grandes volumes de textos provenientes de livros, artigos e websites.

• Pré-processamento

O texto é dividido em pequenos blocos chamados tokens, que são convertidos em números para que a IA os possa interpretar.

• Construção da Arquitetura

A informação é organizada em redes neurais profundas, usando a tecnologia transformer.

• Aprendizagem

A IA tenta prever qual será a próxima palavra num texto. Quando erra, ajusta internamente os seus parâmetros – repetindo este processo milhões de vezes até aprender padrões linguísticos complexos.

2. Fase de Inferência (quando o utilizador conversa com a IA)

• Processamento da Mensagem

O texto do utilizador é convertido novamente em tokens e embeddings (valores matemáticos).

• Geração da Resposta

O modelo usa o que aprendeu durante o treino para prever as palavras mais prováveis para construir a resposta.

• Amostragem

Entre várias possibilidades, a IA escolhe a frase que melhor se encaixa no contexto.

• Pós-processamento

Os tokens gerados são convertidos de volta para texto natural em linguagem humana.

Por que os LLM funcionam tão bem?

• Mecanismo de Atenção (Attention)

Permite ao modelo focar-se nas partes mais relevantes da frase, compreendendo melhor o contexto.

• Embeddings

Representações matemáticas que capturam o significado e relações entre palavras.

• Arquitetura Transformer

Processa informação em paralelo, tornando o sistema rápido, preciso e eficiente.