Compreendendo Large Language Models (LLMs) e Suas Arquiteturas

Nos últimos anos, os Large Language Models (LLMs) transformaram profundamente a forma como sistemas computacionais processam, compreendem e realizam linguagem natural. 

Apresentados em aplicações como chatbots, assistentes virtuais, mecanismos de busca semântica e tradução automática , esses modelos se consolidaram como tecnologias centrais tanto no ambiente corporativo quanto na pesquisa científica.

Este artigo apresenta, de maneira acessível e técnica, os fundamentos dos LLMs , explorando suas arquiteturas , os métodos de geração de texto e suas principais aplicações práticas , conectando conceitos de disciplinas introdutórias a tópicos avançados de arquitetura em Inteligência Artificial.

Um Modelo de Linguagem (LM) é, fundamentalmente, um modelo estatístico ou probabilístico de linguagem natural . Seu funcionamento baseia-se em ocorrer probabilidades a sequências de palavras (ou tokens), estimando qual elemento tem maior chance de ocorrer a seguir em um dado contexto. Por exemplo, dada a sequência:

“Hoje de manhã eu tomei um café com ___”

O modelo calcula quais palavras fazem mais sentido nessa continuação — como “leite”, “pão” ou “amigos” — e escolhe a opção mais provável ou gera uma delas de forma variada, dependendo da estratégia usada.

A evolução desse conceito levou ao surgimento dos Large Language Models (LLMs) . Eles ampliaram drasticamente a capacidade de modelagem ao utilizar bilhões (ou até trilhões) de parâmetros, o que permite capturar padrões linguísticos, semânticos e contextuais de alta complexidade. 

Embora não haja um limiar matemático que defina o que é “grande”, na prática, considere LLMs os modelos baseados em arquiteturas Transformer treinados em larga escala, projetados não apenas para prever a próxima palavra, mas também para compreender, gerar e manipular textos em contextos extensos e variados.

O funcionamento de um Large Language Model (LLM) é fortemente condicionado por sua arquitetura de rede neural , que estabelece o fluxo de informação entre entrada e saída, bem como a forma de treinamento e inferência. De modo geral, podem ser identificadas três classes de arquiteturais principais: 

a) Modelos baseados em codificadores

• Função: projetar sequências de tokens em representações geométricas de alta dimensionalidade (embeddings) que preservam propriedades semânticas e contextuais.

• Mecanismo: utilizam predominantemente atenção bidirecional (autoatenção) , permitindo que cada token seja contextualizado em relação a todos os outros da sequência.

• Aplicações típicas: classificação de sentenças, análise de sentimentos, recuperação de informação densa ( dense retrieval ) e integração em sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) .

• Exemplo: BERT e variantes.

b) Modelos baseados em decodificadores

• Função: realizar modelagem autorregressiva da linguagem , prevendo a distribuição de probabilidade sobre o próximo token condicionado ao histórico da sequência.

• Mecanismo: empregam atenção unidirecional (autoatenção causal) , restringindo cada passo as informações dos tokens anteriores.

• Aplicações típicas: geração de texto aberto, assistentes conversacionais, perguntas e respostas, sumarização.

• Características: alta complexidade computacional devido ao processo iterativo de geração de token a token.

• Exemplo: GPT e sucessores.

c) Modelos codificador-decodificador (Seq2Seq)

• Função: mapear uma sequência de entrada em um espaço latente comprimido via encoder, a partir de qual o decodificador gera a sequência de saída correspondente.

• Mecanismo: integra atenção cruzada , conectando embeddings do codificador ao processo autorregressivo do decodificador.

• Aplicações típicas: tradução automática neural, tarefas sequência a sequência como sumarização abstrativa e reformulação de texto.

• Exemplos: T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), BART, NLLB.

O processo de geração de texto em modelos autorregressivos — também denominado decodificação — consiste em sequências amostrais consistentes a partir de uma distribuição de probabilidade sobre o vocabulário em cada passo de geração. Diversas estratégias podem ser aplicadas, cada uma com diferentes compromissos entre qualidade, diversidade e custo computacional:

• Greedy Search: selecione, em cada passo, o token de maior probabilidade. É determinístico e eficiente, porém tende a gerar textos repetitivos ou pouco criativos.

• Beam Search: mantém várias hipóteses de sequência (beams) simultaneamente, explorando símbolos mais prováveis ​​antes de escolher o melhor. Aumenta a qualidade, mas exige maior custo computacional.

• Amostragem Top-k / Amostragem Núcleo (Top-p): em vez de escolher sempre o token mais provável, a seleção é feita a partir de um subconjunto limitado (top-k) ou do menor conjunto de tokens cuja soma de probabilidades atinja um limiar (top-p). Isso introduz diversidade controlada na geração.

• Temperatura: fator escalar aplicado à distribuição de probabilidade. Valores baixos (<1) a tornam mais determinísticos e previsíveis; valores altos (>1) aumentam a aleatoriedade, incentivando respostas mais criativas, porém potencialmente menos consistentes.

O comportamento de geração em LLMs pode ser controlado essencialmente por duas abordagens distintas, que variam no nível de intervenção sobre os parâmetros do modelo:

• Solicitação : consiste em condicionar a saída exclusivamente via entrada textual (aprendizagem contextual ), fornecendo instruções explícitas, exemplos ou restrições no prompt . Essa não requer atualização de pesos e explora a capacidade do modelo de generalização a partir do contexto técnico fornecido.

• Treinamento / Ajuste fino : envolve ajustar as configurações internas da rede neural para alinhar o modelo a uma tarefa, domínio ou estilo específico. Podemos assumir diferentes granularidades, desde full fine-tuning (reajuste de todos os parâmetros) até técnicas mais eficientes como LoRA, adaptadores ou prefix-tuning , que modificam apenas um subconjunto do modelo. Esse processo aumenta a especialização e a precisão em cenários específicos, mas exige maior custo computacional e dados anotados.

A pesquisa em Large Language Models (LLMs) tem avançado além da geração autorregressiva básica, explorando técnicas que aprimoram eficiência, precisão e alinhamento com objetivos específicos:

• Advanced Prompt Engineering: otimização da formulação de prompts para direcionar o modelo a produção saídas mais consistentes, relevantes e alinhadas ao contexto desejado.

• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback ) : integração de sinais de feedback humano no processo de treinamento , ajustando as configurações do modelo para priorizar respostas seguras, coerentes e semanticamente corretas.

• Mixture of Experts (MoE) : arquitetura modular em que subconjuntos especializados de configurações são ativados sob demanda , reduzidos custo computacional sem comprometer a capacidade de modelagem.

• Geração Aumentada por Recuperação (RAG) : abordagem híbrida que combina geração autorregressiva com recuperação de conhecimento externo , permitindo que o modelo produza respostas mais informadas e precisas, especialmente em domínios de conhecimento específico ou atualizado.

Essas extensões arquitetônicas e metodológicas elevam o desempenho dos LLMs, tornando-os mais adaptáveis, confiáveis ​​e aplicáveis ​​em cenários complexos de produção.

 

As aplicações práticas de Large Language Models (LLMs) abrangem desde a recuperação avançada de informação até a geração e análise de texto. Dependendo da arquitetura utilizada , diferentes tarefas podem ser atendidas de forma eficiente : codificadores para busca semântica, classificação e regressão; decodificadores para geração de respostas contextuais em chatbots e Q&A; e codificador-decodificador para tradução automática e sumarização abstrativa. Esses modelos permitem analisar, representar e gerar linguagem de forma precisa, contextualizada e escalável, suportando uma ampla gama de cenários no processamento de linguagem natural.

• Pesquisa Semântica e Geração Aumentada de Recuperação (RAG) : utilização de embeddings produzidos por codificadores para mapear consultas e documentos em espaços abertos semânticos , permitindo recuperação de informação precisa e contextualizada.
• Chatbots e Sistemas de Perguntas e Respostas (Q&A) : decodificadores autorregressivos geram respostas consistentes e contextualmente relevantes , explorando histórico de diálogo e dependências de sequência.

• Tradução Automática e Sumarização Abstrativa : inovações via arquiteturas codificadores-decodificadores ou decodificadores finamente ajustados ( fine-tuned ), que mapeiam sequências de entrada em representações latentes antes de gerar texto de saída em outro idioma ou formato resumido.

• Classificação e Regressão de Texto: codificadores convertem entradas textuais em representações diversas densas , as quais alimentam modelos downstream para tarefas supervisionadas, como categorização de conteúdo, análise de sentimento ou predição de valores contínuos.

Large Language Models (LLMs) representam uma convergência de modelagem probabilística, arquiteturas transformadoras e técnicas avançadas de prompting e decodificação , permitindo compreensão e geração de linguagem natural em níveis sofisticados. 

A compreensão detalhada das arquiteturas (encoder, decoder, encoder-decoder) , das diferenças entre prompting e fine-tuning , bem como das estratégias de geração de texto , é crucial tanto para certificações como a Oracle Generative AI quanto para aplicações práticas em ambientes corporativos e de pesquisa.

Com esse conhecimento, profissionais estão capacitados para desenhar pipelines avançados de PNL , implementar sistemas de geração e sumarização de texto , realizar buscas semânticas precisas e aplicar LLMs em soluções industriais e estratégicas , maximizando eficiência, relevância e robustez das respostas geradas.