LLMs: como são criados os modelos de linguagem de grande escala?

Nos últimos anos, a inteligência artificial começou a aparecer em praticamente todos os lugares: editores de código, ferramentas de busca, assistentes virtuais, plataformas de estudo, automações e até em recursos simples do dia a dia. Mas como esses modelos são criados?

Modelos como ChatGPT, Claude, Gemini e tantos outros parecem conversar, explicar conceitos, escrever código, resumir textos e responder perguntas com uma naturalidade impressionante. Mas, por trás dessa experiência aparentemente simples, existe uma combinação enorme de dados, matemática, engenharia de software, infraestrutura e pesquisa.

Este post apresenta uma visão geral de como os LLMs são criados, explicando as principais etapas envolvidas no processo.

O que é um LLM?

LLM é a sigla para Large Language Model, ou modelo de linguagem de grande escala.

De forma simples, um LLM é um sistema treinado para lidar com linguagem. Ele recebe texto como entrada, interpreta padrões nesse texto e gera uma resposta com base no que aprendeu durante o treinamento.

A parte “grande escala” vem justamente do tamanho do processo: grandes volumes de dados, muitos parâmetros, muito poder computacional e modelos capazes de lidar com contextos complexos.

Um LLM não entende o mundo exatamente como uma pessoa entende. Ele não tem experiências próprias, memória humana ou consciência. O que ele faz é identificar padrões estatísticos na linguagem. A partir desses padrões, consegue prever quais palavras, ideias ou estruturas fazem sentido em determinado contexto. Na prática, ele gera respostas com base em relações aprendidas entre palavras, frases, conceitos e exemplos.

Coleta e preparação dos dados

O processo começa com dados. Muitos dados.

Para treinar um modelo de linguagem, é necessário uma grande quantidade de texto. Isso pode incluir livros, artigos, sites, documentação técnica, fóruns, repositórios de código, páginas públicas da internet, materiais educacionais e vários outros tipos de conteúdo textual.

Podemos pensar nessa etapa como uma versão gigantesca de um dataset para machine learning. Antes de treinar qualquer coisa, os dados precisam ser tratados.

Não basta jogar todo o conteúdo bruto dentro do modelo. É necessário limpar, filtrar e organizar esse material. Dados duplicados, textos de baixa qualidade, conteúdo mal formatado, spam e informações problemáticas precisam ser removidos ou reduzidos. Essa etapa é importante porque o modelo aprende a partir dos exemplos que recebe. Se os dados forem ruins, o resultado tende a ser ruim também.

Também existe uma preocupação com diversidade de dados. Um modelo treinado apenas com um tipo de texto pode ficar limitado. Por isso, os datasets costumam buscar uma variedade de estilos, assuntos, idiomas e formatos.

Tokenização: como o texto vira entrada para o modelo

Depois que os dados são preparados, o texto precisa ser transformado em algo que o modelo consiga processar. É aí que entra a tokenização.

Tokens são pedaços menores de texto. Eles podem ser palavras inteiras, partes de palavras, pontuação, símbolos ou até espaços, dependendo do sistema de tokenização usado.

Por exemplo, uma frase como:

Eu gosto de programar.

Pode ser quebrada em tokens como “Eu”, “gosto”, “de”, “programar” e “.”. Em outros casos, uma palavra maior pode ser dividida em pedaços menores.

O modelo não lê como nós lemos. Para nós, o texto tem significado direto. Para o modelo, o texto precisa ser convertido em unidades numéricas. Cada token é associado a uma representação que pode ser processada pela rede neural.

Então, antes de qualquer aprendizado acontecer, o texto passa por essa transformação: linguagem humana vira uma sequência de tokens, e esses tokens são convertidos em números.

Treinamento do modelo

A ideia central do treinamento de um LLM é relativamente simples de explicar, mesmo que seja extremamente complexa de executar: o modelo aprende tentando prever o próximo token.

Imagine uma frase incompleta:

O programador abriu o editor de...

O modelo tenta prever qual token provavelmente vem depois. Poderia ser “código”, “texto”, “configuração” ou outra opção, dependendo do contexto.

Durante o treinamento, ele faz esse tipo de previsão bilhões ou trilhões de vezes. Quando erra, seus parâmetros internos são ajustados. Quando acerta ou chega perto, esse comportamento é reforçado. O modelo não está simplesmente memorizando respostas prontas; ele está aprendendo relações estatísticas entre palavras, ideias e contextos.

Essas relações ficam distribuídas nos parâmetros do modelo. Parâmetros são valores internos da rede neural que são ajustados durante o treinamento. Em modelos grandes, estamos falando de bilhões de parâmetros.

O treinamento usa redes neurais profundas. Elas recebem sequências de tokens, fazem cálculos em várias camadas e produzem probabilidades para os próximos tokens possíveis. Com o tempo, o modelo ajusta seus pesos internos para melhorar essas previsões.

A arquitetura Transformer

Grande parte dos LLMs modernos é baseada em uma arquitetura chamada Transformer.

A arquitetura Transformer ficou conhecida porque resolveu vários problemas que modelos anteriores tinham ao lidar com sequências longas de texto. Ela permite que o modelo observe diferentes partes de uma frase ou documento e identifique quais trechos são mais relevantes para entender o contexto.

O conceito mais importante aqui é o mecanismo de atenção.

Atenção, nesse caso, significa que o modelo consegue dar pesos diferentes para partes diferentes do texto. Por exemplo, em uma frase longa, algumas palavras são mais importantes do que outras para entender o significado geral. O mecanismo de atenção ajuda o modelo a descobrir isso.

Se eu escrevo:

O João pegou o notebook porque ele precisava terminar o projeto.

O modelo precisa entender que “ele” provavelmente se refere a João. Para isso, precisa relacionar palavras que aparecem em posições diferentes da frase. A atenção ajuda justamente nesse tipo de relação.

Fine-tuning e alinhamento

Depois do pré-treinamento, o modelo ainda não está necessariamente pronto para ser usado como assistente.

No pré-treinamento, ele aprende padrões gerais da linguagem. Mas isso não significa que ele saiba seguir instruções da forma que esperamos. Para isso, normalmente existem etapas adicionais, como fine-tuning e alinhamento.

Fine-tuning é um ajuste feito em cima do modelo já pré-treinado. Em vez de começar do zero, os pesquisadores usam o conhecimento geral que o modelo já adquiriu e treinam com dados mais específicos.

Por exemplo, um modelo pode ser ajustado para responder perguntas, seguir comandos, escrever código, explicar conceitos ou manter um estilo de conversa mais útil.

Também existe o uso de feedback humano. Pessoas avaliam respostas do modelo, comparam alternativas e ajudam a indicar quais respostas são melhores, mais seguras ou mais alinhadas com o comportamento desejado.

Para criar um LLM não é apenas treinar um modelo gigante, mas também orientar seu comportamento.

Um modelo pode saber gerar texto, mas isso não significa que ele sempre vai gerar o texto mais útil, correto ou seguro. O alinhamento tenta reduzir esse problema, ensinando o modelo a seguir instruções, evitar respostas perigosas e reconhecer melhor certos limites.

Avaliação e testes

Antes de um LLM ser usado em produção, ele precisa ser avaliado.

Essa etapa envolve medir a qualidade das respostas, a capacidade de seguir instruções, a precisão em diferentes tarefas, o desempenho em programação, matemática, interpretação de texto, raciocínio e vários outros cenários.

Também são feitos testes de segurança. O objetivo é verificar se o modelo pode gerar conteúdo inadequado, enviesado, incorreto ou perigoso.

Uma coisa interessante é que avaliar um LLM não é tão simples quanto testar uma função tradicional. Em programação, muitas vezes temos entradas e saídas bem definidas. Com modelos de linguagem, pode haver várias respostas aceitáveis para a mesma pergunta.

Isso torna a avaliação mais complexa. É necessário combinar métricas automáticas, benchmarks, revisão humana e testes práticos.

Também existe o problema das alucinações, que acontece quando o modelo gera uma resposta que parece confiante, mas está incorreta. Um dos motivos pelos quais não devemos tratar LLMs como fontes absolutas de verdade.

Custos e infraestrutura

Criar um LLM exige uma infraestrutura enorme.

O treinamento de modelos grandes costuma depender de GPUs ou outros aceleradores especializados, data centers, redes rápidas, armazenamento em larga escala e muita energia elétrica.

Além disso, não é só uma questão de hardware. Também são necessárias equipes especializadas em machine learning, engenharia de dados, infraestrutura, segurança, produto, pesquisa e avaliação.

É diferente de criar uma aplicação web tradicional. Em uma aplicação comum, normalmente pensamos em backend, frontend, banco de dados e deploy. Em um LLM, tudo isso ainda pode existir, mas existe também uma camada pesada de treinamento, dados e computação distribuída.

Outro ponto importante é que o custo não termina no treinamento. Rodar o modelo em produção também custa caro. Cada pergunta feita ao modelo precisa ser processada, e isso consome recursos computacionais.

Por isso, muitas empresas trabalham em otimizações: modelos menores, quantização, cache, uso eficiente de GPUs, compressão e outras técnicas para reduzir custo e latência.

Conclusão

A criação de um LLM envolve um processo dividido em várias etapas. Primeiro, grandes volumes de dados textuais são coletados, limpos, filtrados e organizados. Depois, esses textos passam pela tokenização, etapa em que são transformados em unidades menores que podem ser processadas pelo modelo.

Durante o treinamento, o modelo aprende padrões da linguagem ao tentar prever o próximo token em uma sequência. Esse aprendizado acontece por meio de redes neurais com muitos parâmetros, que são ajustados ao longo do processo. Em muitos LLMs modernos, a arquitetura Transformer é usada para melhorar a forma como o modelo lida com contexto e identifica relações importantes entre diferentes partes do texto.

Após o pré-treinamento, o modelo pode passar por fine-tuning e alinhamento, etapas usadas para adaptar seu comportamento, melhorar a capacidade de seguir instruções e tornar as respostas mais adequadas ao uso esperado. Antes de ser disponibilizado, o modelo também precisa ser avaliado em testes de qualidade, segurança, precisão, viés e desempenho.

Além do treinamento em si, a criação e a execução de LLMs dependem de uma infraestrutura robusta, com GPUs, data centers, armazenamento, energia e equipes especializadas. Por isso, um modelo de linguagem de grande escala não é apenas um software isolado, mas o resultado de uma combinação entre dados, redes neurais, arquitetura, avaliação e infraestrutura computacional.