Como funcionam os modelos de linguagem (LLMs): tokens, treinamento e limitações

Um assistente de IA responde perguntas, resume textos e escreve código. Por baixo dessa aparência de conversa, há um sistema que faz, na essência, uma coisa só: prever qual é o próximo pedaço de texto mais provável.

Este guia explica como funcionam os modelos de linguagem de grande escala, conhecidos como LLMs (Large Language Models): como o texto é convertido em números, como o modelo é treinado, o que limita a sua memória e por que ele às vezes inventa informações.

O que é um LLM

Um LLM é um modelo de aprendizado profundo treinado com enormes quantidades de texto para aprender padrões de linguagem. Depois de treinado, ele gera texto ao prever, um passo de cada vez, o trecho seguinte com base no que já foi escrito.

"Grande" se refere a dois aspectos: a quantidade de parâmetros (os números ajustáveis que guardam o que o modelo aprendeu) e o volume de dados usado no treino. Os LLMs são um caso particular de IA generativa e se apoiam em conceitos de machine learning.

Do texto ao número: tokens

Computadores não processam letras diretamente. O primeiro passo é dividir o texto em tokens, pedaços que podem ser palavras inteiras, partes de palavras ou sinais de pontuação.

Uma palavra comum pode virar um único token, enquanto uma palavra longa ou rara costuma ser dividida em vários. Por isso, a contagem de tokens não é igual à de palavras, e o mesmo texto pode gerar quantidades diferentes de tokens em idiomas diferentes.

Cada token é então convertido em uma lista de números chamada embedding. Embeddings colocam palavras com significados próximos em regiões próximas de um espaço numérico, o que permite ao modelo capturar semelhanças de sentido.

A arquitetura Transformer e a atenção

A maioria dos LLMs modernos usa a arquitetura Transformer, apresentada em 2017 no artigo Attention Is All You Need. Sua ideia central é o mecanismo de atenção.

A atenção permite que, ao processar cada token, o modelo avalie a relevância de todos os outros tokens do texto. Na frase "A prefeita disse que ela aprovaria o projeto", a atenção ajuda a ligar "ela" a "prefeita", e não a "projeto".

O modelo empilha muitas camadas desse mecanismo. Em cada camada, a representação de cada token é refinada com informações do contexto, até que o modelo consiga estimar quais tokens têm mais chance de vir a seguir.

Como o modelo gera uma resposta

O processo de geração funciona em ciclos:

1. O texto de entrada é dividido em tokens.
2. O modelo calcula uma distribuição de probabilidades sobre todos os tokens possíveis para a próxima posição.
3. Um token é escolhido, com base nessas probabilidades.
4. O token escolhido é adicionado ao texto.
5. O processo se repete até que a resposta termine.

Se a entrada for "O céu está", o token "azul" terá uma probabilidade alta, mas "nublado" e "escuro" também terão alguma. A resposta final vem dessa escolha repetida, token por token.

Temperatura e aleatoriedade

Um parâmetro chamado temperatura controla o quanto a escolha é aleatória. Com temperatura baixa, o modelo tende a escolher os tokens mais prováveis, e as respostas ficam mais previsíveis. Com temperatura alta, ele arrisca mais, e o resultado é mais variado, mas também mais sujeito a erros.

É por isso que a mesma pergunta pode receber respostas diferentes em tentativas distintas.

Como um LLM é treinado

O treino costuma ocorrer em etapas.

1. Pré-treino

O modelo lê uma quantidade enorme de texto e aprende a prever o token seguinte. Essa tarefa simples, repetida bilhões de vezes, faz o modelo absorver gramática, fatos, estilos e padrões de raciocínio presentes nos dados. É o exemplo mais conhecido de aprendizado autossupervisionado.

2. Ajuste com instruções

O modelo pré-treinado apenas continua textos. Para que ele siga pedidos como "resuma este artigo", ele é ajustado com exemplos de instruções e respostas escritas ou selecionadas por pessoas.

3. Alinhamento com feedback humano

Uma etapa comum é usar avaliações humanas sobre qual resposta é melhor, técnica conhecida como aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) ou variações dela. O objetivo é tornar as respostas mais úteis, seguras e adequadas ao que as pessoas esperam.

Essas etapas explicam por que um assistente de IA soa educado e cooperativo: o comportamento foi moldado depois do pré-treino.

Janela de contexto: a memória de curto prazo

O modelo só considera uma quantidade limitada de tokens de cada vez, chamada janela de contexto. Ela inclui a sua pergunta, o histórico da conversa e a resposta em construção.

O que está fora da janela não é visto naquele momento. Em conversas longas, informações antigas podem ser esquecidas ou resumidas. E o modelo não "aprende" com a sua conversa em tempo real: ele não altera seus parâmetros durante o uso.

Por que os LLMs "alucinam"

Chama-se alucinação quando o modelo gera algo que parece plausível, mas é falso ou sem base. As causas principais são:

• O objetivo é prever texto plausível, e não verificar fatos. O modelo não consulta uma base de dados de verdades.
• Lacunas nos dados de treino. Para assuntos raros, o modelo pode completar com o que "soa certo".
• Excesso de confiança na forma. Respostas erradas são escritas com a mesma fluência das corretas.
• Pedidos que forçam uma resposta. Perguntas sobre algo que o modelo não conhece podem receber uma resposta inventada em vez de "não sei".
• Conhecimento com data de corte. O modelo reflete o mundo até certo momento do treino.

Exemplos comuns são citações e referências inventadas, datas erradas e detalhes técnicos incorretos apresentados com segurança.

Como reduzir erros

Alguns métodos ajudam, mas nenhum elimina o problema:

• Geração aumentada por recuperação (RAG): o sistema busca documentos confiáveis e os fornece ao modelo como contexto, para que ele responda com base neles.
• Uso de ferramentas: integrar calculadoras, buscadores e bancos de dados para tarefas em que o modelo é fraco.
• Prompts claros: pedir explicitamente que o modelo diga quando não sabe e cite as fontes usadas. Veja mais em como escrever bons prompts.
• Verificação humana: conferir fatos, números e referências antes de usar.

O que os LLMs fazem bem e mal

LLM, chatbot e agente: qual a diferença

• O LLM é o modelo em si.
• O chatbot é o produto que oferece uma interface de conversa usando um LLM, muitas vezes com regras e filtros adicionais.
• O agente usa um LLM para planejar e executar tarefas com ferramentas. Veja agentes de IA: o que são e como funcionam.

Também é possível executar alguns modelos no seu próprio computador. Explicamos como em como rodar uma IA no seu computador com Ollama.

Perguntas frequentes

O LLM entende o que diz?

Ele processa padrões estatísticos de linguagem e produz respostas coerentes. Se isso equivale a "entender" é uma questão em debate entre pesquisadores. Na prática, é mais seguro tratá-lo como uma ferramenta poderosa que pode errar.

O modelo aprende com o que eu escrevo?

Durante a conversa, ele usa o que está no contexto, mas não altera seus parâmetros em tempo real. Alguns serviços podem usar conversas para melhorar modelos futuros, conforme sua política de privacidade e suas configurações.

Por que a resposta muda quando repito a pergunta?

Porque a escolha dos tokens envolve aleatoriedade, controlada pela temperatura. Pequenas variações no contexto também mudam o resultado.

Um modelo maior é sempre melhor?

Não necessariamente. Modelos maiores costumam ter mais capacidade, mas custam mais, respondem mais devagar, e modelos menores bem treinados podem ser suficientes para tarefas específicas.

Conclusão

Um LLM converte texto em tokens, usa a arquitetura Transformer para ponderar o contexto e gera a resposta prevendo um token de cada vez. Ele é treinado em etapas: pré-treino em grandes volumes de texto, ajuste com instruções e alinhamento com feedback humano.

Compreender esse funcionamento explica tanto a utilidade quanto os limites dessas ferramentas: a fluência não garante exatidão, e o contexto é limitado. Use-os como assistentes, revisando sempre os resultados importantes. Este guia foi revisado em setembro de 2026, e a área evolui rapidamente, por isso confira a documentação atual de cada modelo.

Fontes

• Vaswani, A. et al. Attention Is All You Need (2017).
• Brown, T. et al. Language Models are Few-Shot Learners (2020).
• Ouyang, L. et al. Training language models to follow instructions with human feedback (2022).
• Lewis, P. et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (2020).
• Ji, Z. et al. Survey of Hallucination in Natural Language Generation (2023).
• Alammar, J. The Illustrated Transformer.