Arquitetura de Decoders em Large Language Models (LLMs)




No contexto dos Large Language Models (LLMs), os decoders constituem a arquitetura central para geração autoregressiva de texto. Ao contrário dos encoders, que apenas codificam e representam informações em embeddings, os decoders prevêm tokens sequenciais condicionados ao histórico de entrada, permitindo a construção de frases, respostas, resumos ou traduções de forma coerente.

Essa capacidade torna os decoders essenciais em aplicações de geração de linguagem natural, incluindo chatbots, assistentes virtuais, sistemas de diálogo multi-turno e produção automatizada de conteúdo textual, explorando tanto dependências locais quanto relações contextuais de longo alcance através de mecanismos de self-attention causal.



Os decoders em LLMs também se baseiam na arquitetura Transformer, mas com uma característica central: a geração autoregressiva, que permite prever tokens sequenciais condicionados ao contexto anterior.

O fluxo de processamento em um decoder pode ser descrito da seguinte forma:

  1. Entrada Inicial (Prompt/Prefixo): recebe uma sequência de tokens que servirá como ponto de partida para a geração.

  2. Embeddings: cada token é transformado em um vetor contínuo e enriquecido com positional encodings para preservar a ordem sequencial.

  3. Masked Multi-Head Self-Attention: os embeddings passam por camadas de atenção mascarada, garantindo que cada token apenas atente para tokens anteriores, evitando vazamento de informação futura.

  4. Redes Feed-Forward e Normalização: processam não-linearidades e estabilizam o fluxo de gradiente através de layer normalization e skip connections.

  5. Previsão do Próximo Token: o decoder gera uma distribuição de probabilidade sobre o vocabulário para o próximo token.

  6. Realimentação (Loop Autoregressivo): o token selecionado é incorporado à sequência de entrada e o processo se repete até atingir o comprimento desejado ou critério de parada.

Essa abordagem permite a geração de texto coerente, contextualizado e fluente, controlando cuidadosamente dependências de curto e longo alcance token por token.

Os decoders são a espinha dorsal de tarefas que exigem geração de texto coerente e contextualizada, aproveitando a capacidade autoregressiva de prever tokens sequenciais:

  • Chatbots e Assistentes Virtuais: produzem respostas dinâmicas e contextualmente relevantes em diálogos multi-turno, considerando histórico e contexto da conversa.

  • Sumarização Automática: geram resumos abstrativos a partir de documentos extensos, preservando significado e coerência sem depender de extração literal de sentenças.

  • Tradução Automática: mapeiam sequências de entrada em uma língua para sequências de saída em outro idioma, token por token, utilizando representações latentes do contexto.

  • Resposta a Perguntas (Q&A): fornecem respostas precisas e contextualizadas a partir de um prompt ou corpo de conhecimento, combinando mecanismos de atenção para focar nas informações relevantes.

  • Geração Criativa de Texto: suportam produção automatizada de artigos, histórias, scripts ou conteúdos publicitários, mantendo coesão narrativa e estilo coerente ao longo da sequência gerada.

Alguns Large Language Models (LLMs) que utilizam arquitetura decoder-only incluem:

  • GPT-3 e GPT-4 (OpenAI)

    • Modelos autoregressivos de grande escala, com bilhões de parâmetros.

    • Altamente versáteis, capazes de gerar texto coerente, responder perguntas, realizar tradução, sumarização e tarefas de raciocínio.

    • Treinados em massivos corpora multilingues usando aprendizado não supervisionado e técnicas de few-shot prompting.

  • LLaMA (Meta AI)

    • Arquitetura decoder otimizada para pesquisa e geração de texto multilingue.

    • Focado em eficiência de treinamento e inferência, mantendo qualidade de geração comparável a modelos maiores.

    • Suporta fine-tuning e instrução de tarefas específicas em contextos acadêmicos e de pesquisa.

  • Cohere Command

    • Modelo de geração de texto projetado para tarefas direcionadas, como criação de conteúdo, análise semântica e completamento de texto.

    • Arquitetura autoregressiva com ênfase em robustez e consistência em aplicações industriais e comerciais.


  • Geração de Texto Fluente e Contextualizada: Decoders autoregressivos produzem sequências coerentes token a token, mantendo dependências de longo alcance e estilo consistente, o que permite respostas criativas e contextualizadas.
  • Flexibilidade de Aplicação: Podem ser utilizados em tarefas diversas de NLP generativo, incluindo diálogo multi-turno, tradução automática, sumarização abstrativa e criação de conteúdo automatizado.
  • Interatividade em Tempo Real: Arquitetura adequada para aplicações responsivas, como chatbots e assistentes virtuais, onde a geração de texto deve considerar dinamicamente o histórico de conversas e contexto do usuário.

  • Custo Computacional Elevado: A geração autoregressiva exige que cada token seja previsado sequencialmente, aumentando significativamente o tempo de inferência e a demanda de memória em modelos de grande escala.
  • Menor Eficiência em Tarefas Analíticas: Para aplicações puramente discriminativas, como classificação, regressão ou recuperação semântica, encoders são mais eficientes em termos de custo computacional e precisão, já que não necessitam da geração token a token.
  • Dependência de Grandes Volumes de Dados: A fluência e coerência do texto gerado estão fortemente atreladas à quantidade e diversidade do corpus de pré-treinamento; modelos menores ou com dados limitados podem produzir saídas inconsistentes ou menos naturais.


Os decoders representam a espinha dorsal da geração autoregressiva de texto em Large Language Models (LLMs). Por meio da transformação de distribuições de probabilidade em sequências coerentes, eles habilitam aplicações como chatbots, tradução automática, sumarização abstrativa e sistemas de Q&A.

A compreensão detalhada de seu funcionamento interno, incluindo mecanismos de self-attention mascarada, realimentação autoregressiva e embeddings posicionais, assim como o conhecimento de suas vantagens e limitações, é essencial para a implementação estratégica e eficiente de LLMs em cenários industriais e de pesquisa. Este entendimento também constitui uma base crítica para profissionais de NLP e para preparação em certificações especializadas em IA generativa.