Introdução à Large Language Modelo (LLM)

A inteligência artificial já faz parte da rotina, mesmo quando não percebemos. Ela desbloqueia celulares por reconhecimento facial, ajuda a escolher filmes, sugere músicas e executa tarefas que dependem de grandes volumes de dados, como analisar sentimentos e detectar fraudes.

Por muito tempo, porém, faltava um avanço importante: compreender contextos mais amplos, responder perguntas abertas e produzir textos que parecessem conversa entre pessoas. Isso só mudou quando surgiram os modelos de linguagem treinados com enormes quantidades de dados — as chamadas Large Language Models (LLMs). Esses modelos conseguem lidar com linguagem humana com mais precisão e elevaram o nível das tecnologias de Processamento de Linguagem Natural, abrindo novas frentes para a IA.

De modo simples, um modelo aprende padrões complexos a partir de dados. No caso das LLMs, esses dados vêm principalmente da internet. Por isso, muitos especialistas veem seu surgimento como um marco tecnológico comparável ao início da internet de alta conectividade.

O campo do processamento de linguagem natural não começou agora. Ele evolui há décadas, desde as primeiras tentativas digitais de organizar o vocabulário humano. Um dos primeiros métodos amplamente usados foram os N-gramas, que previam a próxima palavra de uma frase com base nas anteriores. Funcionavam, mas tinham pouca noção de contexto.

Depois vieram as redes neurais, como as RNNs e as LSTMs, capazes de aprender sequências mais longas e lidar melhor com a gramática do que os N-gramas. Apesar disso, ainda tinham limitações: não sustentavam textos muito extensos e sofriam do chamado “esquecimento catastrófico”, precisando constantemente relembrar o que já havia sido dito.

A virada aconteceu em 2017, com a publicação do artigo “Attention Is All You Need”, de Vaswani e colaboradores. O trabalho apresentou a arquitetura dos Transformers, que usam mecanismos de atenção capazes de identificar, dentro de um texto, quais partes são mais relevantes para o entendimento do contexto. Isso permitiu trabalhar com conjuntos gigantescos de dados e treinar modelos com trilhões de parâmetros.

A partir dessa tecnologia, a OpenAI lançou o ChatGPT, um modelo baseado em Transformers projetado justamente para entender linguagem natural e responder como em uma conversa.

Em resumo: o processamento de linguagem natural estuda como máquinas lidam com textos e fala humana; os Transformers são a estrutura de rede neural que tornou esse avanço possível; e as LLMs são modelos treinados com quantidades massivas de textos, o que lhes permite gerar respostas mais naturais e contextualizadas.

link: https://arxiv.org/pdf/1706.03762

Aplicações reais de LLMs

Nos últimos anos, os grandes modelos de linguagem (LLMs) deixaram de ser apenas uma promessa tecnológica para se tornarem parte do cotidiano de milhões de pessoas. Embora muita gente associe esses sistemas a “respostas automáticas”, eles já ocupam funções bem mais amplas — algumas tão naturais que passam despercebidas.

A presença dos LLMs começa nas tarefas simples. Quando um assistente virtual ajuda a escrever um e-mail mais claro ou reformular uma mensagem, há um modelo de linguagem trabalhando por trás. O mesmo acontece com sistemas que sugerem palavras enquanto digitamos no celular ou que revisam automaticamente textos em buscadores e aplicativos.

Mas o impacto real aparece mesmo quando os LLMs precisam lidar com contextos complexos. Hoje, plataformas de atendimento ao cliente usam esses modelos para interpretar dúvidas, identificar o motivo do contato e orientar o usuário, reduzindo filas e agilizando a comunicação. Hospitais e clínicas empregam LLMs para organizar prontuários, sintetizar informações longas e apoiar profissionais na triagem de sintomas — sem substituir diagnósticos, mas ajudando a organizar o fluxo de informações.

Empresas também têm aproveitado esses modelos para analisar grandes volumes de dados textuais, algo difícil de fazer manualmente. Ferramentas de monitoramento de redes sociais, por exemplo, conseguem detectar mudanças de humor do público, identificar crises antes que se espalhem e captar tendências de consumo. É o mesmo princípio que permite que bancos identifiquem sinais de fraude por meio do tipo de mensagem enviada por golpistas ou da forma como clientes descrevem seus problemas.

O uso educacional é outro campo em expansão. LLMs criam resumos personalizados, explicam conteúdos de diferentes formas e ajudam alunos a revisar redações. Professores, por sua vez, utilizam esses sistemas para elaborar planos de aula ou adaptar materiais a diferentes níveis de aprendizagem.

Na área jurídica, escritórios têm empregado modelos de linguagem para organizar processos, localizar referências importantes e revisar documentos extensos. Não se trata de substituir advogados, mas de acelerar tarefas que exigem leitura repetitiva e grande atenção a detalhes.

Apesar dos avanços, o uso de LLMs ainda traz desafios importantes — da necessidade de supervisão humana à responsabilidade pelo conteúdo gerado. Mesmo assim, a presença crescente desses modelos mostra que eles já ultrapassaram a fase experimental. Hoje, atuam como ferramentas práticas de apoio em setores que vão da saúde ao entretenimento, oferecendo agilidade e precisão em um volume de informação impossível de ser tratado apenas por pessoas.

Inovação dos LLMs

Antes vimos como os grandes modelos de linguagem transformaram o campo da inteligência artificial. Agora, o foco é entender o que eles conseguem fazer de diferente e quais técnicas tornam isso possível. Os LLMs trabalham com textos de naturezas variadas. Esse material, usado em tarefas como análise de sentimentos, filtros de spam e assistentes digitais, costuma ser desorganizado e sem padrão.

É importante lembrar que computadores não interpretam a linguagem como nós. Um texto bruto, como “Sou cientista de dados”, não significa nada para uma máquina sem processamento prévio.

Isso acontece porque computadores não “leem” palavras — eles processam números. As técnicas de Processamento de Linguagem Natural surgem para converter frases em estruturas numéricas, permitindo que sistemas percebam padrões e relações dentro do texto. Esse conjunto de técnicas é a base de funcionamento dos LLMs.

Com essa base construída, é possível entender o diferencial dos LLMs: eles captam nuances da linguagem humana, como ironia, humor, jogos de palavras, sarcasmo, intenção e até mudanças de entonação sugeridas pelo contexto.

Um exemplo claro é como respondem a perguntas abertas. Ao serem questionados sobre seu livro favorito, podem começar com algo espontâneo — “Essa é difícil…” — e depois sugerir uma obra, explicando por quê. Ainda podem manter o diálogo perguntando se o interlocutor já leu o livro, criando um clima de conversa natural.

Esses modelos reconhecem tons que passariam despercebidos para sistemas mais antigos. Diante de um comentário sarcástico como “Ah, ótimo, mais uma reunião”, um modelo tradicional responderia de forma neutra. Já um LLM reage captando o humor: “Parece que você está animado para isso!”, trazendo uma resposta alinhada ao sarcasmo original.

Essa habilidade depende de duas bases principais: muito treinamento e muitos parâmetros. Os parâmetros são as regras e padrões aprendidos ao analisar grandes volumes de textos. Quanto maior o número deles, maior a capacidade de captar detalhes, resultando em respostas mais ricas e precisas.

É como montar algo com blocos de Lego: poucos blocos permitem apenas construções simples; muitos blocos possibilitam estruturas complexas e cheias de detalhes.

Quando modelos crescem em quantidade de dados e parâmetros, começam a surgir capacidades que os menores não têm. Há um ponto em que o desempenho dá um salto, quase como uma mudança de fase, e habilidades novas aparecem de forma repentina.

Entre essas habilidades extras estão a criação de músicas e poesias, a escrita de códigos e até o apoio a diagnósticos médicos.

Para atingir esse nível, os modelos passam por várias etapas de treinamento: limpeza e preparação dos textos, transformação desses textos em representações numéricas, pré-treinamento, ajuste fino e ajustes avançados. Cada uma dessas fases contribui para o resultado final.

Em resumo: LLMs melhoram tarefas que lidam com textos — de assistentes virtuais à análise de sentimentos — mesmo quando os dados são bagunçados. Eles superam modelos mais antigos porque captam nuances da linguagem e produzem respostas detalhadas. Esse avanço depende da enorme quantidade de dados e parâmetros usados no treinamento, que também abre espaço para habilidades inéditas e amplia as possibilidades de uso no Processamento de Linguagem Natural.