Entendendo o Treinamento de uma LLM (Large Language Model)
1. O que é treinar uma LLM?
Imagine que cada palavra é uma peça de um quebra-cabeça gigante.
Uma LLM é como um super-herói do quebra-cabeça: ela aprende como cada peça se conecta às outras.
Exemplo:
"Rei" e "Rainha" → parecidos (governantes), mas diferentes no gênero.
"Rei" também se conecta a "coroa" e "reino".
Durante o treinamento, o modelo vê milhões de textos (livros, artigos, internet).
Cada vez que tenta adivinhar a próxima palavra e erra, ele ajusta suas conexões internas.
Assim, fica cada vez mais preciso em prever e gerar frases com sentido.
Resumo: Treinar uma LLM = refinar o entendimento das relações de significado entre palavras.
2. E se ensinarmos coisas falsas?
Agora imagine que alguém coloca peças falsas no quebra-cabeça.
Se o modelo ler muito “cachorros voam”, ele pode começar a escrever frases como:
“O cachorro voou até a lua.”
Isso acontece porque o modelo aprende do que vê.
Risco ético:
Dados falsos ou manipulados podem “envenenar” o modelo.
Isso pode gerar desinformação ou vieses.
Por isso, empresas fazem uma curadoria rigorosa: limpam, verificam e testam os dados.
3. O modelo aprende com o que ele mesmo escreve?
Na hora de responder (inferência): Não.
Ele funciona como uma biblioteca: você pede um livro (a resposta), mas ele não guarda memória de que acabou de entregar esse livro.
Em novos treinamentos (re-treinamento): Sim.
Se o texto que ele gerou for publicado e depois usado em futuros treinamentos, o modelo pode acabar aprendendo com sua própria saída.
Isso pode causar o chamado “colapso do modelo” → quando ele só repete versões de si mesmo, sem criatividade.
4. Como palavras viram números?
Imagine um mapa de significados.
Cada palavra recebe uma coordenada nesse mapa.
Essas coordenadas são chamadas de embeddings.
Não são só 2 dimensões (como um mapa comum), mas centenas ou milhares (ex.: 768 ou 1024).
Palavras próximas no mapa = significados relacionados.
Exemplo: “gato” perto de “animal”.
“gato” distante de “carro”.
A relação é medida por funções matemáticas, como a similaridade de cosseno, que mede o “ângulo” entre as palavras no espaço.
5. Onde estudar mais?
Livros
Deep Learning (Goodfellow, Bengio e Courville) → denso, mas clássico.
Processamento de Linguagem Natural com Transformadores (Tunstall, von Werra, Wolf) → prático e ótimo.
Cursos
Andrew Ng – Deep Learning Specialization (Coursera).
CS224N – NLP with Deep Learning (Stanford).
Curso gratuito da Hugging Face.
Artigos e vídeos
The Illustrated Transformer (Jay Alammar) → o melhor para começar.
Canal StatQuest → explicações visuais e simples de conceitos matemáticos.
Blogs da Google AI e OpenAI.
Em resumo:
Uma LLM aprende como palavras se conectam em textos.
Pode ser enganada se treinar com dados falsos.
Não aprende com a própria resposta no momento, mas pode aprender se seus textos voltarem no próximo treinamento.
Palavras são convertidas em números (embeddings) que ocupam posições em um mapa de significados.
Há ótimos materiais para estudar mais, desde básicos até avançados.
Espero que estas explicações e sugestões ajudem você a aprofundar seu conhecimento sobre o fascinante mundo dos LLMs!
