Arquitetura de Encoders em Large Language Models (LLMs)

 

No contexto dos Large Language Models (LLMs), os encoders constituem uma das arquiteturas nucleares.  Enquanto os decoders são orientados à geração autoregressiva de texto, os encoders têm como objetivo principal a codificação e representação semântica da informação.

Esses modelos convertem sequências de tokens em vetores densos de alta dimensionalidade (embeddings) que preservam relações semânticas, sintáticas e contextuais entre palavras, sentenças ou documentos completos. Essa capacidade de mapear texto para um espaço vetorial estruturado é fundamental para tarefas de classificação, análise de sentimentos, recuperação semântica (semantic search) e sistemas de RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Além disso, os encoders exercem um papel central em arquiteturas encoder-decoder, atuando como o módulo responsável por codificar a sequência de entrada em representações latentes contextualizadas. Essas representações são então consumidas pelo decoder, que utiliza mecanismos de cross-attention para gerar a sequência de saída. Esse paradigma é essencial em tarefas sequence-to-sequence (seq2seq), como tradução automática neural e sumarização abstrativa, onde a preservação do contexto semântico da entrada é determinante para a qualidade da saída.


Os encoders são baseados na arquitetura Transformer, apresentada em 2017 no artigo seminal Attention Is All You Need. O componente central dessa arquitetura é o mecanismo de self-attention, que permite ao modelo atribuir pesos diferenciados às relações entre tokens de uma sequência, capturando dependências semânticas e contextuais de curto e longo alcance.

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

  1. Tokenização da entrada: a sequência textual é segmentada em tokens (palavras, subpalavras ou caracteres).

  2. Representação inicial: cada token é projetado em um espaço vetorial contínuo por meio de embeddings, enriquecidos com positional encodings, que preservam a ordem sequencial.

  3. Camadas de atenção multi-head: os embeddings passam por múltiplos heads de self-attention, que permitem ao modelo capturar diferentes perspectivas contextuais simultaneamente.

  4. Redes feed-forward: após a atenção, os vetores passam por redes totalmente conectadas com não-linearidades, expandindo a capacidade de modelagem.

  5. Normalização e conexões residuais: aplicadas em cada subcamada, garantindo estabilidade no treinamento e propagação eficiente de gradientes.

  6. Representações contextuais finais: o encoder gera embeddings refinados para cada token, bem como uma representação agregada da sequência, que pode ser utilizada em tarefas downstream, como classificação, busca semântica ou recuperação de informação.


Os encoders, fundamentados na arquitetura Transformer, apresentam alta versatilidade e são aplicáveis em múltiplas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), graças à sua capacidade de gerar representações vetoriais densas e contextualizadas:

  • Classificação de Texto: As representações latentes dos tokens ou da sentença são agregadas e passadas por camadas lineares/softmax para atribuição de rótulos (ex.: detecção de spam, análise de sentimentos, classificação temática).

  • Regressão de Texto: As embeddings são projetadas em um espaço contínuo, permitindo estimar valores numéricos (ex.: pontuação de relevância, predição de ratings).

  • Busca Semântica e RAG (Retrieval-Augmented Generation):

    • Cada documento é convertido em um vetor de alta dimensão pelo encoder.

    • Consultas textuais passam pelo mesmo processo de codificação.

    • A recuperação é realizada via métricas de similaridade (ex.: cosine similarity, dot product) ou índices vetoriais otimizados (FAISS, Annoy).

    • Os documentos mais próximos são integrados a modelos generativos para contextualização da saída.

  • Agrupamento e Visualização: Embeddings são submetidos a técnicas de redução de dimensionalidade (t-SNE, UMAP, PCA) ou agrupamento (k-means, HDBSCAN), permitindo análise exploratória de corpora extensos, detecção de tópicos e mapeamento semântico

Alguns exemplos de LLMs que utilizam arquiteturas de encoder incluem:

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
    • Arquitetura totalmente encoder-based, fundamentada em self-attention bidirecional.
    • Capaz de modelar dependências contextuais em ambas as direções da sequência.
    • Produz representações densas (embeddings) utilizadas em tarefas como text classification, NER, sentence similarity, question answering.
    • Treinado com Masked Language Modeling (MLM) e Next Sentence Prediction (NSP).
  • RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)
    • Variante do BERT com remoção da tarefa NSP, maior volume de dados e ajuste de hiperparâmetros para treinamento mais eficiente.
    • Melhora a qualidade das representações contextuais, tornando-se estado da arte em várias benchmarks de NLP.
  • DistilBERT
    • Modelo obtido por knowledge distillation a partir do BERT original.
    • Mantém cerca de 95% da performance com 40% menos parâmetros e maior velocidade de inferência.
    • Muito utilizado em aplicações de produção em larga escala, onde eficiência computacional é crítica. 


  • Riqueza Semântica: Encoders mapeiam sequências textuais para representações vetoriais densas e contextualizadas, capturando dependências de longo alcance e nuances semânticas a partir de atenção bidirecional.
  • Versatilidade Arquitetural: Como não requerem decodificação autoregressiva, os encoders podem ser aplicados de forma direta em tarefas de NLP discriminativas e analíticas, como classificação, recuperação semântica, detecção de similaridade textual e clustering.
  • Eficiência Computacional: O custo de inferência é mais baixo em comparação a decoders, uma vez que a geração sequencial não é necessária. Isso os torna ideais para pipelines de análise, indexação e pré-processamento em larga escala.


  • Ausência de Geração: Encoders não realizam modelagem autoregressiva, produzindo apenas representações latentes; portanto, não são capazes de gerar texto diretamente.
  • Dependência de Pré-Treinamento: A qualidade e generalização dos embeddings está fortemente vinculada ao volume, diversidade e qualidade do corpus de treinamento, impactando seu desempenho em domínios específicos.
  • Restrição de Contexto: Apesar de capturar dependências bidirecionais, encoders operam sob uma janela de contexto limitada, o que pode comprometer a representação de documentos extensos ou com dependências de longa distância.

Os encoders constituem a espinha dorsal da compreensão de linguagem em Large Language Models (LLMs). Por meio da transformação de sequências textuais em representações vetoriais densas e contextualizadas, eles habilitam tarefas críticas como classificação, busca semântica, recuperação de informação e outras aplicações de NLP discriminativo.

Aprofundar-se no funcionamento interno dos encoders, bem como em suas vantagens e limitações — incluindo riqueza semântica, eficiência computacional e restrições de contexto — é essencial para profissionais que buscam aplicar LLMs de forma estratégica, seja em cenários industriais, sistemas de produção em larga escala, ou em preparação para certificações especializadas em Inteligência Artificial.