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 4 — Prompt Injection e Jailbreaks
Por que prompt injection não tem correção estrutural análoga às consultas parametrizadas, e como a arquitetura de mitigação em quatro camadas do resto da Parte II se estrutura.
2026-05-13
Capítulo 2 — Threat Modeling para Sistemas LLM
Aplicando Shostack, STRIDE, PASTA e MITRE ATLAS a sistemas LLM cujos ativos, adversários e superfícies de ataque não aparecem em diagramas convencionais.
2026-05-11
Capítulo 5 — Desmistificando a Quantização
Por que um modelo de 70B sobrevive à quantização de 4 bits enquanto um de 1B não sobrevive — e como escolher a receita entre AWQ, GPTQ, SmoothQuant e GGUF.
2026-04-27
Capítulo 4 — Silício de IA Especializado e ASICs
Groq, Inferentia2, TPU e Gaudi 3 — onde ASICs vencem GPUs em latência ou custo por token, e onde os retos de kernel e variedade de modelos ainda pertencem à NVIDIA.
2026-04-26
Capítulo 2 — O Desafio do KV Cache
A fórmula que governa o tamanho do KV cache, os trade-offs entre MHA, GQA e MQA, e por que a alocação ingênua desperdiça a maior parte do orçamento de VRAM.
2026-04-24
Capítulo 4 — Agentes de IA e Tool Calling
Quarto post do passeio pelo LLM Primer V. O loop ReAct, os schemas de ferramenta como contratos e as três camadas de memória que transformam uma demo plausível num ator de produção.
2026-04-17
Capítulo 2 — Modelos de Fundação e Engenharia de Prompt
Segundo post do passeio pelo LLM Primer V. Seleção de modelo como decisão de engenharia de primeira classe, perfis de amostragem deliberados, prompts defensivos e saídas estruturadas como superfícies operáveis.
2026-04-15Capítulo 14 — Benchmarking, Testes e Desempenho
Décima quarta e última postagem do passeio pelo LLM Primer IV. O MCP-Universe Benchmark em servidores reais, os dois modos de falha sistêmicos que ele expôs, o gap de dez vezes de throughput entre sessão-por-requisição e pools de sessão compartilhados, e a ponte para o Volume V.
2026-04-12Capítulo 13 — Frameworks e Integração com Nuvem
Décima terceira postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Strands com Bedrock, o padrão de camada de estado AWS, o Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — e os três formatos de integração de produção em que times chegam independentemente.
2026-04-11Capítulo 12 — Endurecimento do Protocolo e Defesas
Décima segunda postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os quatro clusters de defesa — atestação criptográfica, disciplina de escopo OAuth com sessões limitadas, sandbox em runtime, e portões humano-no-loop — compõem numa postura que não depende do modelo se comportar corretamente sob condições adversárias.
2026-04-10Capítulo 11 — Superfícies de Ataque e Vulnerabilidades de Protocolo
Décima primeira postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os ataques clássicos adaptados ao MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — os defeitos no nível de protocolo em torno de escalada de capacidade e sampling não-autenticado, e a propagação implícita de confiança que torna envenenamento de contexto problema estrutural em vez de higiene.
2026-04-09Capítulo 10 — Memória de Tarefa de Horizonte Longo
Décima postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Memória de curto prazo via janelas e scratchpads ReAct, memória de longo prazo via vetores episódicos e stores semânticos, e as técnicas de compactação que mantêm um agente produtivo ao longo de horas e dias.
2026-04-08Capítulo 9 — Gerenciando o Orçamento de Atenção
Nona postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Context rot, o precipício de lost-in-the-middle, tool-loadout rot, e as três respostas arquiteturais — MCP, RAG, fine-tuning — para a pergunta de onde o conhecimento ausente de um modelo de fato pertence.
2026-04-07Capítulo 8 — Layouts Arquiteturais de Deployment
Oitava postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os três layouts de deployment que emergiram no ecossistema MCP — agente reutilizável, pureza estrita, híbrido — e as quatro restrições determinantes que decidem qual encaixa em qual projeto.
2026-04-06Capítulo 7 — Padrões Avançados Colaborativos e Dinâmicos
Sétima postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Consenso roundtable, roteamento por handoff, e orquestração magentic — os padrões que emergem quando a topologia precisa ser construída por requisição, com os modos de falha (não-terminação, mis-routing, planejamento desbocado) que os padrões mais simples evitam.
2026-04-05Capítulo 6 — Estratégias Fundamentais de Orquestração
Sexta postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os dois formatos fundamentais de orquestração — pipelines sequenciais e scatter-gather concorrente — e a pergunta prévia que todo time deveria fazer: um sistema multi-agente é mesmo a resposta certa?
2026-04-04Capítulo 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.
2026-03-31Capítulo 1 — A Crise de Integração de IA e a Ascensão da Arquitetura Agêntica
Primeira postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Por que agentes monolíticos se esfarrapam conforme prompts de sistema crescem, o problema de integração N vezes M escondido por baixo, e o movimento de engenharia de prompt para engenharia de contexto que o MCP foi feito para habilitar.
2026-03-30LLM 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.
2026-03-29Capítulo 4 — Escolhendo o Banco de Dados Vetorial Certo
Quarto post do passeio pelo LLM Primer III. A separação arquitetural entre bancos vetoriais dedicados e extensões estilo Postgres, as líderes gerenciadas (Pinecone, Vertex), o campo open-source (Qdrant, Milvus, Weaviate), as opções embedded, e os três eixos operacionais — residência, ops, custo — que decidem a escolha real.
2026-03-21Capítulo 2 — Parsing Inteligente de Documentos
Segundo post do passeio pelo LLM Primer III. Por que um PDF não é um arquivo de texto, o que os parsers conscientes de layout de fato preservam, o panorama atual de ferramentas (LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR), e a trilha multimodal que recupera direto sobre imagens de página.
2026-03-19Capítulo 11 — Avaliação, Calibração e Inferência
Décimo primeiro post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer II. Como medir uma máquina que pode dizer qualquer coisa — perplexidade, calibração, barras de erro de benchmark e geometria da recuperação para conter alucinação.
2026-03-13Capítulo 10 — Matemática do Pós-Treinamento e Alinhamento
Décimo post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer II. Como um previsor de próximo token brilhante e feral é civilizado em assistente útil — SFT, modelo de recompensa, RLHF na coleira do KL, e a derivação elegante do DPO que colapsa o pipeline inteiro em uma única perda supervisionada.
2026-03-12Capítulo 12 — Construir um sistema LLM, e o que vem depois
Último post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Modelo, ferramentas, RAG, avaliação e guarda-fios costurados em um sistema só — e a ponte do Livro 1 para os Livros 2 a 7 da série.
2026-03-01Capítulo 4 — Como o modelo aprende
Quarto post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Por que o pré-treinamento define o teto da capacidade, por que o fine-tuning esculpe a personalidade, e como o RLHF transforma um previsor de tokens no assistente em que confiamos todo dia.
2026-02-21Capítulo 2 — Probabilidade, tokens e texto
Segundo post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Como tokens diferem de palavras, o que é a distribuição de probabilidade que o modelo produz a cada passo, e como temperature e top-p mudam o caráter da saída.
2026-02-19
Introdução 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