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 13 — Panorama Regulatório
O panorama regulatório plural e ainda em consolidação — AI Act da UE, GDPR e frameworks paralelos — mapeado sobre os controles técnicos que o livro desenvolveu.
2026-05-22
Capítulo 12 — Controle de Acesso e Identidade
Quem pode invocar quais capacidades de uma aplicação integrada a LLM, com o adicional de que o modelo, ao agir por ferramentas, também é principal cuja permissão precisa ser escopada.
2026-05-21
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
Capítulo 3 — Segurança de Dados e Privacidade
Dado como ativo com ciclo de vida — de corpora de treinamento parcialmente memorizados a entradas de usuário que engenheiros da Samsung colaram no ChatGPT antes de o incidente ter nome.
2026-05-12
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 1 — Por Que a Segurança de IA É Diferente
Por que a segurança de IA não é segurança tradicional com um adjetivo de ML; o substrato mudou, a superfície de ataque se ampliou e os modelos estão se tornando infraestrutura.
2026-05-10
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 13 — Autoscaling e Mitigação de Cold Start
Por que o HPA padrão do Kubernetes derruba deployments de LLM sob picos de tráfego, e como KEDA, Knative e CRIU se combinam para consertar o problema.
2026-05-05
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 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 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 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 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 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 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 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.
2026-03-29Capítulo 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 9 — A Tríade de Avaliação de RAG
Nono post do passeio pelo LLM Primer III. Um sistema RAG pode falhar em três lugares distintos e por fora as falhas parecem iguais — a Tríade de Avaliação de Relevância de Contexto, Fidelidade e Relevância da Resposta é o pequeno vocabulário que impede consertar um bug enquanto se mede outro.
2026-03-26Capítulo 8 — Anonimização de Dados no Pipeline RAG
Oitavo post do passeio pelo LLM Primer III. Anonimização pré-geração versus pós-geração, as três famílias de técnica — mascaramento, substituição sintética, privacidade diferencial — e o tradeoff utilidade-privacidade que determina se o sistema permanece útil.
2026-03-25Capítulo 7 — Implementando Controle de Acesso
Sétimo post do passeio pelo LLM Primer III. ACLs em nível de documento como fundação, RBAC com rótulos de sensibilidade do Microsoft Purview, ReBAC com Zanzibar e SpiceDB, e a disciplina de pré-filtro versus pós-filtro que corre por baixo de todos eles.
2026-03-24Capítulo 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 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.
2026-03-20Capítulo 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 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.
2026-03-18LLM 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.
2026-03-17Capítulo 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 — Multimodal: para além do texto
Décimo post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Como o mesmo transformer passou a aceitar imagem e áudio — vision transformer e tokenização de áudio — e os limites honestos por trás da ideia de "um modelo que vê tudo".
2026-02-27Capítulo 9 — RAG: costurando informação fresca no contexto
Nono post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. O que RAG (Retrieval-Augmented Generation) realmente faz, como apoia a lacuna temporal e a exatidão do modelo, e onde começa a diferença entre um RAG bom e um ruim.
2026-02-26Capítulo 3 — Como o texto flui dentro do modelo
Terceiro post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Como o token muda de forma dentro do modelo — embeddings, atenção, transformer — sem cair em matrizes nem perder precisão.
2026-02-20Capítulo 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.
2026-02-19Capítulo 1 — O que é, afinal, um Grande Modelo de Linguagem?
Primeiro post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. O que "grande", "linguagem" e "modelo" realmente significam, como saímos dos sistemas baseados em regras até as redes neurais, e três mitos que vale a pena desfazer logo de cara.
2026-02-18LLM Primer I — passeio capítulo a capítulo: introdução e índice
Introdução do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Como a série está organizada, o que cada capítulo entrega, e o índice dos doze posts que vêm a seguir entre 18 de fevereiro e 1º de março.
2026-02-17
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