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 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 11 — Modelos menores, modelos mais espertos
Décimo primeiro post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Como reduzir modelos grandes para caber em operações reais — destilação, quantização, MoE — e o §11.6 novo da edição 2026, sobre modelos de raciocínio.
2026-02-28Capítulo 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 8 — Quando um modelo não basta: ferramentas e agentes
Oitavo post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. O terreno onde o modelo ganha braços — uso de ferramentas, chamada de função, agentes — e o §8.6 novo da edição 2026 com padrões agentivos como ReAct, planejador-executor e reflexão.
2026-02-25Capítulo 5 — Ainda há pequenos defeitos
Quinto post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Por que alucinação, lacunas temporais, problemas de cálculo e oscilações de consistência não são bugs, mas características do mesmo mecanismo de previsão de próximo token.
2026-02-22Capítulo 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.
2026-02-20LLM 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 — sete volumes de guia de campo para a IA generativa, por Sho Shimoda. Cada volume cobre uma camada diferente do trabalho com grandes modelos de linguagem, dos fundamentos à escala e à segurança. Esta é a página da série: uma visão de conjunto, mais o passeio capítulo a capítulo dos primeiros volumes.
2026-02-15