LLMs: o que são, como funcionam, tipos e regulamentação 

Com o surgimento dos LLMs a lógica inverteu. Em vez de exigir que as pessoas aprendam a linguagem dos computadores, os computadores aprenderam a compreender a linguagem humana com muita precisão. O que tornou tudo mais acessível, intuitiva e natural. 

Também, esses modelos, são capazes de executar multiplas tarefas e em modelos mais avançados é possível criar agentes autônomos capazes de executar tarefas totalmente automatizadas.  

São muitos motivos - e bons - que mantém sua relevância, não é mesmo?!  

Quais são as principais características de LLMs   

Entre as principais características de LLMs, cabem-se citar:

1. Funcionamento por predição de “próxima palavra” 

Os LLMs não funcionam como um cérebro humano que raciocína, que pensa como nós.

A forma que ele elabora uma resposta é calculando probabilidades para prevê o token mais provável, ou seja, com base em todo o texto que ela já leu, ela conecta as palavras que correspondem com base nos padrões aprendidos durante o treinamento.  

Imagine o seguinte cenário: se pensarmos “o céu está cheio de nuvens, acho que vai”…, nosso cérebro automaticamente completa com o “chover”. O LLM faz algo semelhante, ele prevê qual é a próxima palavra mais provável com base no contexto anterior.

A diferença é que eles fazem isso milhões de vezes por segundo e considerando bilhões de relacções estatísticas entre palavras. 

2. Contém bilhões de parâmetros 

O Grande na sigla não é apenas detalhe, esses modelos são compostas por redes neurais artificiais com bilhões de conexões internas, chamadas de parâmetros.

Pense no parâmetro como pequenos ajustes internos que ajudam o modelo a reconhecer padrões de linguagem. Durante o treinamento, a IA processa grandes volumes de dados, como livros, artigos e páginas web e vai ajustando continuamente essas parêmtros para compreender melhor a comunicação humana. 

3. Mecanismos de atenção/ Arquitetura transformer 

Os primeiros modelos, esqueciam o início de uma frase longa quando chegavam ao final. Tudo mudou com a arquitetura chamada Transformer.

Os Transformers usam um mecanismo chamado Atenção Própria (Self-Attention), isso significa que o modelo consegue olhar para todas as palavras de uma frase ao mesmo tempo e entender como elas se relacionam, não importa a distância entre elas. 

Por exemplo:  

• Se o texto é “O banco estava quebrado porque a madeira apodreceu”, ela sabe que é o banco móvel.  
• Se o texto é “O banco está fechado porque passou das 16h”, ela sabe que é a instituição financeira.  

Ela pega o contexto rapidamente graças a Atenção Própria! 

4. LLMs são generalistas e tem capacidade de adaptação 

Antes era comum desenvolver modelos específicos para cada tarefa, como para traduzir, outra para resumir e assim por diantes.

Os LLMs quebraram essa forma de trabalhar, pelo fato de terem uma base de conhecimento tão ampla, elas conseguem realizar tarefas complementamente diferentes usando o mesmo modelo. Só é preciso dar o comando certo ( o que chamamos de prompt).  

Se você quiser ler mais sobre prompts recomendo a leitura “O que é Engenharia de prompt e quais as principais técnicas?”. 

Qual é a diferença entre LLMs, IA tradicional e IA generativa   

Essa é uma distinção importante pois podemos confundir esses conceitos em algum momento. Vejamos as diferenças: 

• IA tradicional: sistemas desenvolvidos para analisar informações identificar padrões e realizar previsões ou tomadas de decisões. 
• IA generativa: subcategoria da inteligência artificial e é capaz de criar conteúdos como textos, imagens, áduis e vídeos. 
• LLMs: são um tipo específico de IA generativa especializado em linguagem natural.  

Em outras palavras, todo LLM é uma IA generativa, mas nem toda IA generativa é um LLM. 

Na tabela abaixo temos a diferença de forma visual para fixar melhor o conteúdo: 

Como funcionam os LLMs   

Agora que entendemos o que são os LLMs e como eles se diferenciam da IA tradicional e generativa, chegou o momento de conhecermos o que acontecer “por trás dos panos” quando fazemos uma pergunta para ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Claude.  

Os LLMs modernos são baseados em redes neurais, arquitetura Transformer e técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL). Eles são treinados com enormes volumes de textos para aprender padrões da linguagem humana e, a partir deles, gerar respostas. 

De um jeito simplificado, é assim que um LLM funciona: ele recebe um texto de entrada, divide esse texto em pequenas unidades chamadas tokens (palavras ou parte de palavras) e os converte em números.

Esses números são processados por uma rede neural que calcula quais são os próximos tokens mais prováveis para dar sequência.  

Então, temos a resposta construída token por token até formar uma frase completa.

É importante destacar que os resultados possam parecer inteligentes, mas um LLM não compreende o significado das palavras da mesma forma que um ser humano; ele identifica padrões estatísticos na linguagem e utiliza esses padrões para prever a continuação mais provável para o texto. 

![Imagem explicando, em cinco etapas, como funciona um modelo de linguagem (LLM).

O fluxo apresenta: dados de treinamento, tokenização, compreensão de contexto, predição da próxima palavra e geração de texto, ilustrados por ícones conectados por setas para representar o processamento até a produção da resposta.

Este é um assunto muito interessante! 

Exemplos de aplicação de LLMs   

Para continuarmos os estudos, nada melhor do que observarmos como os modelos LLMs são aplicados no cotidiano. Graças à sua versatilidade, esses modelos podem ser utilizados em diferentes contextos e setores.  

Entre os principais casos de uso, podemos destacar: 

• Produção de conteúdo; 
• Resumo de textos; 
• Tradução de idiomas; 
• Análise de sentimento; 
• Geração e depuração de código; 
• Assistentes virtuais conversacionais; 
• Classificação e categorização de textos; 
• Atendimento automatizado ao cliente; 
• Extração e organização de informações em documentos. 

Quais os tipos de LLms e seus casos de uso  

Embora todos os LLMs tenham como base o processamento de linguagem natural (PNL), como vimos anteriormente, eles podem ser classificados de acordo com a sua finalidade e forma de utilização.  

Vamos conhecer alguns tipos de modelos de LLMs. 

LLMs generalistas 

São modelos treinados para executar uma variedade de tarefas relacionadas à linguagem natural. 

Casos de uso: 

• Assistentes virtuais; 
• Chatbots de atendimento; 
• Geração de conteúdo; 
• Tradução automática; 
• Resumo de documentos; 

Exemplos: ChatGPT, Gemini, Claude e Llama.  

LLMs especializados 

Atuam em domínios específicos por serem modelos treinados e ajustados, utilizando dados especializados de determinada área. 

Casos de uso: 

• Análise de dados e apoio à tomada de decisão (setor da saúde por exemplo) 
• Pesquisa jurídica; 
• Análise financeira; 
• Atendimento técnico especializado; 
• Automação de processos empresariais; 

LLMs multimodais 

Além de texto, conseguem processar e gerar informações, como imagens, áudio e vídeo. 

Casos de uso: 

• Análise de imagens; 
• Interpretação de documentos; 
• Assistentes virtuais; 
• Transcrição e análise de áudio; 
• Geração de conteúdo multimídia 

LLMS para programação 

Treinados ou adaptados para compreender linguagens de programação e auxiliar no desenvolvimento de software.  

Casos de uso: 

• Geração de código; 
• Explicação de algoritmos; 
• Revisão de código; 
• Criação de testes automatizados; 
• Apoio à documentação técnica. 

LLMs executados localmente 

Modelos que podem ser executados em infraestrutura própria sem depender de provedores externos, garantindo maior controle sobre os dados, custos e personalização. 

Casos de uso: 

• Ambientes com requisitos de privacidade; 
• Aplicações corporativas internas; 
• Soluções personalizadas; 
• Pesquisa de experimentação. 

Exemplos: Llama, Mistral Qwen e Gemma.  

Na prática, um mesmo modelo pode se enquadrar em mais de uma categoria. O GPT-4, por exemplo, pode ser considerado um LLM generalista e multimodal.

Se quiser aprofundar um pouco mais, recomendo a leitura do artigo Tipos de modelos de LLMs: generalistas, especialistas, multimodais, compactos da nossa plataforma. 

Como implementar LLMs de forma responsável  

Atualmente, a forma mais comum de utilizar os LLMs não é criar um modelo do zero, já que esse processos exige elevados investimentos em infraestrutura, energia e conhecimento especializado.

Em vez disso, muitas organizações optam por integrar modelos já existentes por meio de APIs ou soluções de código aberto, o que possibilita o desenvolvimento de aplicações de forma mais ágil e eficiente.  

Independentemente da abordagem escolhida, a implementação deve ser feita com responsabilidade. Isso inclui atenção à privacidade dos dados, supervisão humana e monitoramento contínuo das respostas geradas pelo modelo.

Esses cuidados ajudam a reduzir riscos relacionados a vieses, informações incorretas e uso inadequado da tecnoligia.  

E quando os LLMs são integrados a sistemas externos para executar ações automaticamente, é importante estabelecer mecanismos de controle e governança para garantir segurança e confiabilidade.   

Como escolher ferramentas de LLMs  

A escolha de uma ferramenta baseada em LLM deve considerar as necessidades do projeto, pois existem diferenças importantes relacionadas a desempenho, custo, privacidade e recursos disponíveis entre os modelos. 

Alguns critérios para auxiliar na escolha são: 

1. Identificar o objetivo da aplicação. Se é gerar texto, programação, análise e dentre outros. 
2. Avaliar a precisão, coerência e capacidade do modelo em compreender contextos complexos. 
3. Considerar custos de assinatura, consumo de API ou infraestrutura necessária.  
4. Verificar a privacidade e segurança para que os dados sejam armazaneados e manipulados.  
5. Analisar a compatibilidade com outras ferramentas, sistemas e plataformas já utilizadas no projeto. 

Regulamentação de LLMs no Brasil  

À medida que os LLMs e outras soluções de inteligência artificial se tornam mais presentes no cotidiano, cresce também a necessidade de estabelecer regras para garantir seu uso seguro e responsável. 

No Brasil, a principal legislação relacionada ao tema neste momento é a Lei Feral de Proteção de Dados (LGPD), que definie as regras para coleta, tratamento e proteção de dados pessoais.

Apesar de não ter sido criada especificamente para inteligência artificial, ela impacta diretamente o desenvolvimento e a utilização de sistemas baseados em IA.  

Além da LGPD, o país discute a criação de um marco regulatório para a inteligência artificial. As propostas em debate buscam estabelexer princípios de transparência, segurança, supervisão humana, proteção de direitos fundamentais e responsabilizaação pelo uso da tecnologia.

Também existe uma preocupação crescente com sistemas considerados de alto risco que podem influenciar decisões importantes quanto a áreas de saude, educação, segurança e serviços financeiros.  

Essas iniciativas acompanham uma tendência internacional de criar normas que incentivem a inovação, mas que também garantam o uso ético e responsável da IA por empresas, governos e desenvolvedores. 

Qual é o futuro de LLMs 

Os LLMs continuarão evoluindo rapidamente, mas a principal mudança não será apenas na qualidade das respostas. O mercado está caminhando para modelos mais eficientes, multimodais e capazes de executar tarefas cada vez mais complexas e com autonomia.  

Na prática, isso signica que os modelos deixarão de ser utilizados apenas para gerar texto e passaram a atuar como agentes inteligentes (agentes de IA), integrando-se a ferramentas, banco de dados e outros sistemas para automatizar processos completos. E isso, inclusive, já está em andamento!  

Essa evolução também mudará a forma como empresas e desenvolvedores escolhem um modelo de linguagem.

Em vez de avaliar apenas qual LLM produz melhores respostas, o foco estará na identificação de qual oferece o melhor desempenho para cada cenário de uso. Sempre considerando fatores como custo, velocidade, integração, privacidade e capacidade de executar tarefas específicas.  

Recomendo também a leitura do artigo Mercado de IA 2026: O guia de tendências, oportunidades e carreiras.  

Como se aprofundar em LLMs   

Bom, se você seguiu comigo por aqui, chegamos ao final! Agora você já conhece os principais conceitos sobre LLMs, entende como esses modelos funcionam, quais aplicações e os desafios relacionados à sua implementação e regulamentação. Esse é apenas o começo de uma área que evolui diariamente! 

Para continuar seus estudos, separei alguns conteúdos que podem ajudar na sua proxima etapa de aprendizado: 

•  Letramento em IA: Competências essenciais e domínio crítico, um curso para desenvolver uma visão crítica sobre IA. 
• Começando em Inteligência artificial, uma trilha para consolidar os fundamentos de IA antes de explorar temas mais avançados.  
• Governança de Inteligência artificial, ma trilha para aprofundar seus conhecimentos sobre ética, gestão de riscos, LGPD e muito mais. 
• Carreira em Engenharia de IA, para quem deseja desenvolver soluções baseadas em IA, LLMs e modelos de machine learning. 

Agradeço a companhia e até a próxima, bons estudos! 

FAQ | Perguntas frequentes sobre LLMs 

Abaixo, listamos as perguntas mais frequentes sobre LLMs:

1. Um LLM consegue acessar informações em tempor real?  

Nem sempre, o LLM responde com base nos dados usados durante o seu treinamento. Entretanto, quando integrado a mecanismo de busca, banco de dados ou APIs, ele pode fazer essa consulta atualizada antes de gerar uma resposta. 

2. Qual é a diferença entre um LLM e um chatbot?  

Um chatbot é uma aplicação criada para interagir com usuários através da conversa. Já um LLM é um modelo de inteligência artificial responsável por compreender e gerar linguagem o mais natural possível. Em outras palavras um chatbot pode utilizar um LLM para oferecer respostas na troca com os usuários.  

3. Os LLMs substituem os profissionais?  

Não, os LLMs devem ser ferramentas de apoio que aumentam a produtividade em diversas atividades. Eles ainda dependem da supervisão humana, principalmente em tarefas que exigem análise crítica, conhecimento especializado, criatividade ou tomada de decisão.