LLM: entenda o que é e como funciona os Large Language Models

No universo da Inteligência Artificial (IA), os LLMs (Large Language Models), ou Grandes Modelos de Linguagem, emergiram como protagonistas, cativando a atenção global. Essas poderosas ferramentas de aprendizado de máquina, treinadas em imensos conjuntos de dados, são a base por trás de inovações que permitem interações mais naturais entre humanos e máquinas, transformando a maneira como acessamos informações e automatizamos tarefas.

Com a crescente popularidade de plataformas como ChatGPT, Grok e Microsoft Copilot, a compreensão sobre como esses modelos funcionam se torna crucial.

Este artigo visa desmistificar os large language models, explorando seus conceitos fundamentais, aplicações práticas e o impacto que já estão gerando nos negócios e na sociedade. Confira o que você vai encontrar neste artigo:

• O que é um LLM?
• Como os LLMs funcionam?
• Como os LLMs são treinados?
• Aplicações e Casos de Uso de LLMs
• Benefícios dos LLMs para Negócios
• Desafios e Limitações dos LLMs
• O Futuro dos LLMs
• Conclusão

O que é um LLM?

Um Large Language Model (LLM) é um tipo de inteligência artificial projetado para entender e gerar textos de forma semelhante à linguagem humana. Esses modelos são construídos com técnicas de machine learning (aprendizado de máquina), mais especificamente a partir de uma subárea chamada deep learning (aprendizado profundo).

A característica que dá nome aos LLMs é o volume massivo de dados em que são treinados. Eles processam bilhões ou até trilhões de palavras vindas de livros, artigos, sites e outros conteúdos públicos da internet. Esse treinamento em larga escala permite que reconheçam padrões complexos de linguagem.

Onde os LLMs se encaixam dentro da IA?

Os LLMs ocupam um lugar específico dentro da hierarquia da inteligência artificial. A IA é o campo mais amplo, englobando diversos métodos para simular a cognição humana.

Dentro dela, está o machine learning, que se baseia em aprender padrões a partir de dados. O deep learning, por sua vez, é uma vertente do machine learning que trabalha com dados não estruturados, como texto e imagens, usando redes neurais artificiais.

E é nesse nível que os LLMs operam: modelos voltados para entender e gerar linguagem natural.

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Como os LLMs funcionam?

O coração de um LLM é uma rede neural profunda inspirada no funcionamento do cérebro humano. Entre as arquiteturas mais relevantes está o transformer, que revolucionou a área de linguagem natural.

Os transformers são eficazes porque conseguem compreender o contexto das palavras. Isso é possível graças ao mecanismo de self-attention (autoatenção), que atribui diferentes pesos às palavras de acordo com sua relevância na frase ou parágrafo. Com isso, o modelo entende, por exemplo, como palavras distantes podem estar conectadas dentro de um texto.

Na prática, o LLM funciona como uma espécie de autocompletar inteligente. Ele aprende a prever qual palavra deve vir a seguir, analisando o que já foi escrito e considerando bilhões de parâmetros e padrões aprendidos durante o treinamento.

Como os LLMs são treinados?

O treinamento de um Large Language Model é um processo complexo que envolve várias etapas e uma infraestrutura robusta.

Primeiramente, é necessário alimentar o modelo com grandes volumes de dados textuais, coletados de fontes diversas, como livros, artigos acadêmicos, páginas da web e fóruns online. A diversidade e a quantidade desses dados são fundamentais para que o modelo aprenda a lidar com os diferentes usos e contextos da linguagem.

Em geral, essa primeira etapa do treinamento é feita com aprendizado não supervisionado (unsupervised learning). Isso significa que o modelo recebe dados não estruturados e não rotulados, aprendendo sozinho a reconhecer padrões, prever palavras e estruturar frases com base em correlações estatísticas.

Assim sendo, o modelo desenvolve uma base linguística sólida, capaz de gerar respostas coerentes em diversos contextos. É o caso do GPT-3, que a OpenAI treinou com mais de 45 terabytes de texto e que se tornou uma referência global por sua capacidade de realizar múltiplas tarefas com uma base genérica.

Com esse aprendizado inicial, o modelo já apresenta resultados impressionantes em tarefas amplas. Contudo, para aplicações mais específicas, entra em cena uma nova etapa: o ajuste fino.

Ajuste fino e adaptação

Posteriormente ao treinamento genérico, um LLM pode ser adaptado para lidar com contextos especializados, como linguagem médica, jurídica ou técnica. Esse processo é chamado de ajuste fino (fine-tuning), e consiste em treinar novamente o modelo, agora com dados segmentados e relevantes para um domínio específico.

Essa abordagem permite que o LLM compreenda nuances, jargões e regras particulares daquele setor, o que aumenta significativamente a precisão e a utilidade das respostas. Além disso, outras técnicas mais leves, como prompt-tuning e few-shot learning, podem ser utilizadas para adaptar o comportamento do modelo sem a necessidade de recomeçar todo o treinamento.

Analogamente, empresas têm desenvolvido LLMs próprios com dados internos para obter vantagem competitiva. Um bom exemplo é o BloombergGPT, criado com dados financeiros proprietários, que entrega respostas mais precisas para análises de mercado e linguagem técnica do setor financeiro.

Embora modelos base (também chamados de zero-shot) já consigam responder a muitos comandos sem ajustes adicionais, o fine-tuning é, sem dúvida, o que desbloqueia o verdadeiro potencial dos LLMs em ambientes específicos.

Leia mais em: Fine Tuning: o que é, como funciona e benefícios

LLMs como modelos fundacionais

Entre os LLMs mais avançados, alguns são classificados como modelos fundacionais (foundation models). O termo se dá porque esses modelos servem como estrutura base para inúmeras aplicações de IA.

Esses modelos, como se sabe, são gigantescos, treinados com trilhões de palavras e bilhões de parâmetros. Por conseguinte, apresentam uma flexibilidade notável. Eles conseguem atuar em diferentes idiomas, estilos de escrita e contextos com o mesmo núcleo treinado, o que os torna ideais para reaproveitamento em escala.

Ademais, essa capacidade de generalização permite que desenvolvedores construam soluções altamente personalizadas sem precisar treinar um modelo do zero. Por exemplo, o GPT-4, da OpenAI, é um modelo fundacional amplamente utilizado como base para aplicações como o ChatGPT, o GitHub Copilot e até funcionalidades de IA em ferramentas como Word e Excel.

Portanto, modelos fundacionais reduzem custos, aceleram o tempo de desenvolvimento e oferecem resultados consistentes em múltiplas frentes — sendo, atualmente, a espinha dorsal de muitos produtos digitais com inteligência artificial.

Leia também: GPT: o que significa a sigla do ChatGPT da OpenAI?

Aplicações e casos de uso de LLMs

Os LLMs são ferramentas incrivelmente versáteis, com uma ampla gama de aplicações em diversas indústrias e funções. Sua capacidade de entender e gerar texto como se fosse uma pessoa real os torna valiosos para inúmeras tarefas.

Em outras palavras, eles podem automatizar muitas tarefas de negócios que envolvem linguagem. Alguns exemplos notáveis incluem:

• Criação de conteúdo: Criar artigos de blog, e-mails, materiais de marketing e vendas, ou conteúdo criativo em resposta a prompts.
• Resumo de texto: Sumarizar documentos longos, relatórios ou histórico de clientes.
• Tradução de idiomas: Quebrar barreiras linguísticas com traduções fluentes e contextualmente relevantes.
• Respostas a perguntas e chatbots: Alimentar assistentes virtuais e chatbots para interações de atendimento ao cliente.
• Geração e debugging de código: Auxiliar desenvolvedores a escrever código, encontrar erros e identificar problemas de segurança.
• Análise de sentimento: Analisar textos para determinar o tom e o sentimento do cliente em feedbacks ou avaliações.
• Classificação e categorização de texto: Organizar e agrupar conteúdo com base em significado ou tema.

Casos de uso específicos

Além das tarefas gerais, LLMs têm aplicações específicas em diversas áreas. Na comunicação técnica, eles podem automatizar relatórios e resumos.

No atendimento de campo, técnicos podem obter instruções em linguagem natural para reparos. Enquanto na gestão da cadeia de suprimentos, eles podem ajudar na previsão de disrupções, otimização de rotas e estratégias de resiliência.

Portanto, eles podem impactar diversos setores como saúde, finanças, RH, legal, varejo e marketing, além do dia a dia das pessoas e a sua produtividade no trabalho, faculdade, entre outros.

Leia mais em: Enterprise AI ou IA Empresarial: o que é, como funciona e como implementar

Benefícios dos LLMs para negócios

A implementação de large language models oferece uma série de benefícios tangíveis para organizações, independentemente do setor. O principal destaque é a eficiência.

LLMs podem processar e entender linguagem natural em larga escala, automatizando tarefas que antes exigiam tempo e esforço humano.
Por isso, a redução de custos operacionais é outra vantagem significativa, já que tarefas como suporte ao cliente e análise de dados podem ser automatizadas.

Além disso, a capacidade de analisar e interpretar grandes volumes de dados de forma mais rápida e eficaz do que humanos fornece insights valiosos para a tomada de decisões.

Ademais, os LLMs melhoram a experiência do cliente. Aplicativos baseados em LLMs oferecem assistência personalizada e respostas em tempo real.

A escalabilidade também é um benefício notável, permitindo que os modelos lidem com quantidades crescentes de trabalho.

Finalmente, a flexibilidade, desempenho e precisão aprimorada com o aumento de parâmetros e dados de treinamento também são vantagens importantes.

Desafios e limitações dos LLMs

Apesar dos muitos benefícios, a utilização de LLMs também apresenta desafios e limitações que precisam ser considerados.

As preocupações com a privacidade dos dados são relevantes, pois os modelos processam grandes volumes de texto, e sistemas de confidencialidade devem estar em vigor para dados sensíveis.

Similarmente, questões éticas relacionadas a viés e justiça surgem. Como os LLMs são treinados em dados vastos e diversos, eles podem refletir e reproduzir os vieses presentes nesses conjuntos de dados.

Em suma, há o risco de má interpretação de dados ou “alucinações”. LLMs não entendem a linguagem da mesma forma que os humanos e podem cometer erros, criar declarações falsas ou discernir padrões inexistentes, resultando em respostas imprecisas ou incoerentes. Por vezes, eles podem replicar conteúdo existente ou até mesmo afirmar que o inventaram.

Outros desafios incluem a dependência e continuidade de negócios. A confiança excessiva em LLMs pode tornar uma empresa vulnerável se o sistema falhar.

A complexidade técnica para implementar, ajustar e manter LLMs requer expertise e recursos, podendo gerar custos inesperados. Além disso, há custos significativos de desenvolvimento e operação.

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O futuro dos LLMs: tendências para 2025

O futuro dos large language models é extremamente promissor, pois segundo um estudo do MarketsandMarkets, estima-se que o mercado global de LLMs passe de USD 6.4 bilhões em 2024 para mais de USD 36.1 bilhões até 2030.

O venture capital na IA

Um dos responsáveis por esse crescimento é um aumento significativo nos investimentos de venture capital, que está apoiando startups focadas no desenvolvimento de modelos eficientes.

Só no primeiro trimestre de 2025, startups de IA receberam US$ 59,6 bilhões em investimento, representando 53% do total global, segundo o Crunchbase.

Eficiência e sustentabilidade

Ademais, uma tendência forte para 2025 é a busca por eficiência e sustentabilidade. O fenômeno conhecido como “Green AI” se traduz na criação de modelos menores e mais eficientes.

Ou seja, LLMs que consomem menos energia e requerem menos recursos computacionais. Por conseguinte, são modelos mais baratos.

Exemplos incluem o modelo DeepSeek R-1, que viralizou por ter uma performance comparável ao ChatGPT, mas apresentando custos significativamente menores em seu treinamento e processamento.

Especialização e customização: LLMs de domínio específico

À medida que as indústrias amadurecem na adoção de IA, há uma demanda crescente por LLMs adaptados a aplicações e domínios específicos.

Em resumo, no lugar de depender apenas de modelos de uso geral, empresas estão recorrendo ao fine tuning com dados proprietários a fim de melhorar a precisão, conformidade e eficiência em tarefas específicas que a IA exerce.

Aliás, a customização também melhora a experiência do usuário, permitindo que LLMs “falem a língua” da organização, oferecendo recomendações personalizadas.

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Capacidades multimodais: além do texto

Os LLMs também estão evoluindo para se tornarem verdadeiramente multimodais. Eles são capazes de integrar e processar texto juntamente com imagens, áudio e até vídeo.

Essa capacidade é crucial para aplicações futuras. Ela permitirá experiências de usuário mais ricas e complexas.

Agentes autônomos: a nova fronteira da produtividade

Talvez uma das tendências mais transformadoras para 2025 seja a ascensão dos agentes autônomos, ou AI agents, sistemas de IA que podem executar tarefas complexas sem intervenção humana constante.

Eles impulsionarão ganhos significativos de produtividade ao automatizar tarefas. Atualmente, empresas já utilizam esses agentes para reimaginar funções no backoffice e no frontoffice.

Leia mais: 6 automações de processos no Backoffice com IA ou Case: como ter sucesso com a IA no atendimento ao cliente

Desenvolvimento responsável e ético da IA

Com grande poder vem grandes responsabilidades. O futuro dos LLMs também exige um foco contínuo no desenvolvimento de IA responsável e ética.

Questões como a mitigação de viés, a justiça, a privacidade de dados, a segurança e a transparência são componentes críticos.

No Brasil, o Senado aprovou o Projeto de Lei 2338/23, que visa regulamentar o uso de inteligência artificial no país. A Comissão Especial para analisar o projeto começou no dia 20 de maio de 2025.

Conclusão

Vimos que os LLMs (Large Language Models) são uma evolução significativa no campo da inteligência artificial, capazes de entender, processar e gerar linguagem natural com uma complexidade sem precedentes.

Sua arquitetura baseada em transformers e o treinamento em vastos conjuntos de dados lhes conferem a capacidade de realizar uma ampla gama de tarefas, desde a geração de texto e código até a análise de sentimento e atendimento ao cliente.

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