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 16 — Fine-Tuning Seguro e Adaptação
Um modelo fine-tunado é artefato cujas propriedades de segurança precisam ser conquistadas, não herdadas — porque os mesmos passos de gradiente que ensinam vocabulário de domínio também erodem alinhamento.
2026-05-25
Capítulo 15 — Construindo uma Organização de IA Segura
Cultura de segurança, red teams, risco de fornecedor e stewardship como a infraestrutura organizacional que carrega a disciplina ao longo dos anos.
2026-05-24
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 8 — Ataques Adversariais a Modelos
De Goodfellow 2014 a TextFooler e sufixos universais até roubo de modelo em APIs de produção — a tradição de pesquisa por trás do prompt injection.
2026-05-17
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.
2026-05-09Capítulo 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.
2026-03-22LLM 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.
2026-03-17
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