Algumas dúvidas em relação ao treinamento e uso de LLM

1. O treinamento de uma LLM se trata de refinar essas relações semânticas entre as palavras, ficando cada vez mais preciso? Sim. Durante o pré-treinamento, a LLM aprende representações vetoriais de palavras/subpalavras (chamadas de embeddings), ajustando seus parâmetros internos para prever o próximo token com base no contexto. Isso não é apenas contar palavras, mas capturar relações semânticas, sintáticas e até pragmáticas. Quanto maior e mais diverso o corpus, mais rica e precisa se torna essa rede de significados.

2. Seria possível alterar essas relações com base em textos falsos? (tentando entender um pouco a ética e vulnerabilidades) Em teoria, sim — esse é um campo chamado de data poisoning. Se durante o treinamento ou ajuste fino (fine-tuning) forem inseridos textos falsos em quantidade suficiente e de forma estratégica, é possível distorcer o modelo. Isso levanta questões éticas importantes e é uma das razões pelas quais curadoria e segurança de dados são fundamentais. Contudo, modelos como o GPT-4 são treinados em datasets massivos e balanceados, o que reduz, mas não elimina, esse risco.

3. Uma vez que uma resposta é gerada e seu conteúdo pode e vai ser usado como por exemplo em um blog, o modelo aprenderia com seu próprio conteúdo? Depende. Durante a fase de inferência (resposta em tempo real), o modelo não aprende — ele apenas aplica o que já foi aprendido no treinamento. Contudo, se essas respostas forem armazenadas, republicadas (como em blogs), e eventualmente reutilizadas em novo treinamento, o modelo pode sim “aprender com seu próprio conteúdo”, o que pode gerar feedback loops e reforçar vieses ou erros — isso é conhecido como model collapse em pesquisas recentes.

4. Os números que representam a palavra/subpalavra seriam uma espécie de coordenada em um gráfico e a sua relação com outras uma função matemática que revela a proximidade? Perfeitamente colocado. Sim, esses números são chamados de vetores de embeddings, posicionados em um espaço vetorial de alta dimensão (por exemplo, 768 ou 1024 dimensões). A proximidade entre palavras nesse espaço — medida por distância euclidiana ou similaridade de cosseno — indica quão semanticamente relacionadas elas são. Essa estrutura geométrica é uma das bases do entendimento contextual da linguagem.

Meu amigo, muito obrigado pelas respostas, e por dar nomes a alguns conceitos, agora posso pesquisá-los melhor! Abraço e sucesso