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 17 — Ameaças Futuras e Defesas Emergentes
Ameaças ainda em formação — agentes autônomos, superfícies multimodais, identidade sintética e IA contra IA — e o encerramento da série LLM Primer com uma ponte para Physical AI.
2026-05-26
Capítulo 9 — Integridade de Modelo e Riscos da Cadeia de Suprimentos
Um artefato de modelo é um binário distribuído por terceiros — com as preocupações de desserialização, backdoor e proveniência que a distribuição de binários sempre carregou.
2026-05-18
Capítulo 8 — Ataques Adversariais a Modelos
De Goodfellow 2014 a TextFooler e sufixos universais até roubo de modelo em APIs de produção — a tradição de pesquisa por trás do prompt injection.
2026-05-17
Capítulo 7 — Alucinações e Confiabilidade
Confiabilidade como propriedade de segurança — porque uma saída confidentemente errada é problema de segurança sempre que consequências dependem de correção.
2026-05-16
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
LLM Primer VII — Introdução da Série e Índice
Introdução da série e índice do LLM Primer VII — o volume final do arco de engenharia, onde o LLM Primer chega à disciplina que decide se todo o resto sobrevive a adversários, reguladores e falhas cotidianas.
2026-05-09
Capítulo 16 — Estratégias de Corte de Custo em Produção
Roteamento de modelos, compactação de contexto, batch APIs e cache semântico — os movimentos ortogonais que se compõem em uma redução de 80 por cento sem mudar o que o usuário vê.
2026-05-08
Capítulo 15 — APIs Serverless vs Infraestrutura Dedicada
A matemática do ponto de equilíbrio entre API por token e GPU dedicada, o item de engenharia de plataforma que decide a conta e por que a postura híbrida é a resposta realista.
2026-05-07
Capítulo 14 — Economia de Tokens e Precificação de APIs
Por que o token é a unidade de cobrança, por que o output custa de quatro a oito vezes o input, e como tokens de reasoning invisíveis acabam na fatura.
2026-05-06
Capítulo 10 — A Camada de Engine de LLM
A fronteira entre engine e plataforma, e os cinco engines que dominam essa camada em 2026 — vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, TGI e Ollama.
2026-05-02
Capítulo 9 — Decodificação Especulativa
Como a decodificação especulativa contorna o gargalo sequencial da autorregressão, quais mecanismos de rascunho funcionam e a aritmética que decide quando o ganho compensa.
2026-05-01
Capítulo 8 — Gerenciamento de KV Cache de Próxima Geração
PagedAttention traz a paginação do sistema operacional para o motor de inferência; H2O e InfiniGen adicionam evicção; o prefix caching serve milhões de requisições agênticas em uma dúzia de GPUs.
2026-04-30
Capítulo 6 — Poda e Destilação de Conhecimento
A poda zera pesos que não importam e a destilação transfere o comportamento do professor para um aluno menor — juntas com a quantização, compõem uma redução de 20 vezes nos bytes por token.
2026-04-28
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 3 — GPUs de Data Center para IA Generativa
Como ler o catálogo de GPUs de data center — H100, H200, B200, L40S, MI300X — pela lente de banda de HBM e capacidade de VRAM, não pelos FLOPs de manchete.
2026-04-25
Capítulo 1 — A Mecânica da Geração de Tokens
Por que o loop autoregressivo é sequencial por matemática, como prefill e decoding estressam o chip de formas opostas e por que um único usuário deixa uma H100 99,7 por cento ociosa.
2026-04-23
LLM Primer VI — Introdução da Série e Índice
Introdução e índice do passeio capítulo a capítulo por LLM Primer VI: Escalando Sistemas de IA — dezesseis capítulos sobre inferência LLM tratada como disciplina de engenharia.
2026-04-22
Capítulo 8 — Otimizando Performance, Serving e Custo
Post final do passeio pelo LLM Primer V. Cache semântico, roteamento dinâmico e as otimizações dentro do servidor de inferência que fecham o volume — do que nunca é chamado ao que quase não custa.
2026-04-21
Capítulo 7 — Segurança e Guardrails de LLM
Sétimo post do passeio pelo LLM Primer V. Injeção direta versus indireta, a matriz de mitigação em quatro camadas e o princípio de que autoridade tem de casar com origem de confiança.
2026-04-20
LLM Primer V — Introdução da Série e Índice
Primeiro post do passeio pelo LLM Primer V. Por que o padrão demo-para-produção quebra, o wrapper determinístico ao redor do núcleo probabilístico, e as oito superfícies onde vive a disciplina da engenharia de IA.
2026-04-13Capítulo 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 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 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 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.
2026-03-30Capítulo 11 — Atualizações Contínuas e Otimização do Pipeline
Décimo primeiro e último post do passeio pelo LLM Primer III. CDC e indexação incremental mantêm o corpus fresco, semantic caching e tiering de modelo seguram a latência, e um loop de feedback de quatro estágios fecha o gap entre o que a produção conta para o time e o que o time de fato muda — mais a ponte para o Volume IV sobre Model Context Protocol.
2026-03-28Capítulo 10 — Principais Frameworks de Avaliação
Décimo post do passeio pelo LLM Primer III. Guia de campo dos frameworks que transformam a Tríade de Avaliação em algo que um time consegue rodar — RAGAS, TruLens, DeepEval de um lado, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik do outro, e o Gap de Avaliação que nenhum deles ainda fechou.
2026-03-27Capítulo 6 — Modelos de Ameaça e Vulnerabilidades em RAG
Sexto post do passeio pelo LLM Primer III. A superfície expandida de ataque da recuperação — envenenamento de corpus, chunks adversariais, injection indireta de prompt, inversão de embedding e o problema do deputado confuso em RAG agêntico. Ataques concretos, cada um demonstrado, cada um reprodutível.
2026-03-23Capítulo 1 — A Evolução da Arquitetura RAG
Primeiro post do passeio pelo LLM Primer III. As quatro posturas arquiteturais de RAG — Naive, Avançada, Modular, Agêntica — lidas como uma história de entregar mais agência ao LLM uma decisão por vez, e a resposta honesta para quando fine-tuning é a ferramenta melhor do que recuperação.
2026-03-18Capítulo 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.
2026-03-12
A Série LLM Primer — Um guia de campo para a IA generativa, escrito um volume por vez
A série LLM Primer — um guia de campo de sete volumes completo sobre IA generativa por Sho Shimoda. Dos fundamentos à segurança. Inclui Physical AI como volume companheiro. Todos os 7 volumes disponíveis na Amazon.
2026-02-15