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 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 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 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 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 4 — Prompt Injection e Jailbreaks
Por que prompt injection não tem correção estrutural análoga às consultas parametrizadas, e como a arquitetura de mitigação em quatro camadas do resto da Parte II se estrutura.
2026-05-13
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 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 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 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 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 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 10 — Memória de Tarefa de Horizonte Longo
Décima postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Memória de curto prazo via janelas e scratchpads ReAct, memória de longo prazo via vetores episódicos e stores semânticos, e as técnicas de compactação que mantêm um agente produtivo ao longo de horas e dias.
2026-04-08Capítulo 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 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.
2026-03-30LLM 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 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 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 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 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