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 10 — Projetando Arquiteturas LLM Seguras
A arquitetura como disciplina primária de segurança — porque a configuração mais segura de um componente probabilístico é aquela cujo raio de destruição é limitado por estrutura, não pela contenção do próprio componente.
2026-05-19
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 6 — Riscos da Geração Aumentada por Recuperação
O corpus de recuperação como canal de entrada não confiável — cada documento indexado é, do ponto de vista do modelo, uma instrução em pé de igualdade com a pergunta do usuário.
2026-05-15
Capítulo 5 — Validação de Entrada e Filtragem de Saída
Sanitização em estágios, saída estruturada, ferramental de guardrail e as métricas honestas de segurança que sobrevivem ao contato com o tráfego real.
2026-05-14
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 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 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 3 — Geração Aumentada por Recuperação
Terceiro post do passeio pelo LLM Primer V. O pipeline RAG de cinco estágios de ponta a ponta, por que o chunking é onde vive ou morre a qualidade, e as transformações de consulta que separam a demo do deployment.
2026-04-16
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.
2026-04-15
Capítulo 1 — A Disciplina da Engenharia de IA
Primeiro post do passeio pelo LLM Primer V. Por que sua demo funciona e seu sistema de produção não é um problema de engenharia, não de modelo — e os cinco pilares que o fecham.
2026-04-14
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 5 — Arquitetando o Pipeline de Recuperação
Quinto post do passeio pelo LLM Primer III. Por que uma única busca vetorial não é um pipeline — recuperação híbrida, reciprocal rank fusion, reranking com cross-encoder, e rewriting e HyDE do lado da query — montados na arquitetura de produção para a qual sistemas RAG maduros convergem.
2026-03-22Capítulo 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 3 — Frameworks Avançados de Chunking
Terceiro post do passeio pelo LLM Primer III. O espectro de chunking de tamanho fixo a consciente de estrutura, o mito do overlap, o penhasco de contexto que destrói a recuperação em silêncio, e as técnicas de recuperação contextual e late chunking que reformularam a fronteira.
2026-03-20LLM Primer III — Introdução da Série e Índice
Abertura do passeio capítulo a capítulo pelo Livro III da série LLM Primer — Aprimorando a IA Empresarial com RAG. Por que a geração aumentada por recuperação parece simples por fora e é uma pilha de disciplinas por dentro, para quem este livro foi escrito, e o cronograma dos onze posts que seguem, de 18 a 28 de março.
2026-03-17