Introdução ao LLM
Esta página oferece um guia sobre LLMs (Modelos de Linguagem em Grande Escala) desde os conceitos básicos até as aplicações, para entusiastas de IA.
Capítulo 5 — Protocolos de Transporte e Descoberta
Quinta postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os três transportes que o MCP suporta, a camada de descoberta .well-known com Server Cards, e as preocupações operacionais sem glamour — CORS, validação de origem, caching — que decidem se um servidor é cidadão de rede cooperativo ou um passivo.
2026-04-03Capítulo 4 — Primitivas de Cliente: Comportamentos Agênticos e Controle
Quarta postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Sampling, Roots e Elicitation são os três pequenos buracos controlados que o MCP abre na parede host-servidor — cada um uma capacidade concedida de volta, cada um um risco aceito em nome do usuário.
2026-04-02Capítulo 3 — Primitivas de Servidor: Expondo Contexto e Capacidades
Terceira postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os três substantivos que um servidor MCP pode oferecer — Resources (estado de leitura), Prompts (andaime reutilizável), Tools (ações de escrita) — seus schemas, seus ciclos de vida, seus modelos de erro, e a disciplina de escolher a primitiva certa.
2026-04-01Capítulo 2 — Revelando o Model Context Protocol (MCP)
Segunda postagem do passeio pelo LLM Primer IV. O que o MCP de fato padroniza, a divisão em três papéis entre Host, Cliente e Servidor, por que descoberta dinâmica e mensageria bidirecional diferem de REST nos casos que importam, e o ciclo de vida de sessão que abre com negociação de capacidades.
2026-03-31LLM Primer IV — Introdução à Série e Índice
Abrindo o passeio capítulo a capítulo pelo Livro IV da série LLM Primer — Projetando a Cognição da IA com MCP. Por que agentes precisam de uma camada de protocolo para escalar além do demoware, para quem este livro foi escrito, e o cronograma das quatorze postagens que se seguem, de 30 de março a 12 de abril.
2026-03-29Introdução aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) - Guia Completo para Engenheiros
Explore os fundamentos dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), incluindo o treinamento, as aplicações e os desafios. Um guia completo para engenheiros que querem entender o impacto dos LLMs no aprendizado de máquina e no processamento de linguagem natural.
2024-09-01