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 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 — 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
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 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 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 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.
2026-02-26
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
Introdução aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) - Guia Completo para Engenheiros
Explore os fundamentos dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), incluindo o treinamento, as aplicações e os desafios. Um guia completo para engenheiros que querem entender o impacto dos LLMs no aprendizado de máquina e no processamento de linguagem natural.
2024-09-01