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 16 — Fine-Tuning Seguro e Adaptação
Um modelo fine-tunado é artefato cujas propriedades de segurança precisam ser conquistadas, não herdadas — porque os mesmos passos de gradiente que ensinam vocabulário de domínio também erodem alinhamento.
2026-05-25
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 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 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.
2026-04-26Capítulo 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 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.
2026-03-01