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 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 — Matemática do Pós-Treinamento e Alinhamento
Décimo post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer II. Como um previsor de próximo token brilhante e feral é civilizado em assistente útil — SFT, modelo de recompensa, RLHF na coleira do KL, e a derivação elegante do DPO que colapsa o pipeline inteiro em uma única perda supervisionada.
2026-03-12Capítulo 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 7 — Engenharia de prompt como ofício de campo
Sétimo post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Os quatro padrões de prompt que carregam o peso real — system prompt, few-shot, cadeia de pensamento, papel — e por que cada um funciona, à luz do mecanismo de próximo token.
2026-02-24Capítulo 6 — Segurança, alinhamento, e o que "ser útil" realmente significa
Sexto post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Por que fluência e utilidade são coisas diferentes, o que o alinhamento realmente refina, e uma prévia do §6.6 novo na edição 2026 — IA Constitucional, modelos de debate, e o que há de mais recente em pesquisa de alinhamento.
2026-02-23Capítulo 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 4 — Como o modelo aprende
Quarto post do passeio capítulo a capítulo pelo LLM Primer I. Por que o pré-treinamento define o teto da capacidade, por que o fine-tuning esculpe a personalidade, e como o RLHF transforma um previsor de tokens no assistente em que confiamos todo dia.
2026-02-21Capítulo 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 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 — 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
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