Como Funcionam os LLMs (Large Language Models)

Vou explicar a base de como modelos como GPT (OpenAI), Claude e outros LLMs funcionam:

1. Arquitetura Transformer

A maioria dos LLMs modernos usa a arquitetura Transformer, inventada em 2017. O conceito central é o mecanismo de atenção (attention mechanism):

O modelo aprende a identificar quais palavras em uma frase são mais relevantes para entender outras palavras
Por exemplo, em "O gato que estava no telhado miou", o modelo aprende que "miou" se relaciona fortemente com "gato"

2. Treinamento em Duas Fases

Fase 1: Pré-treinamento

O modelo é exposto a quantidades massivas de texto da internet (livros, sites, artigos, código). Ele aprende a:

Prever a próxima palavra em uma sequência
Exemplo: dado "O céu é", prever "azul"
Isso cria um modelo que "entende" padrões da linguagem, gramática, fatos e raciocínio

Fase 2: Ajuste Fino (Fine-tuning)

O modelo passa por:

Supervised Fine-Tuning: Treinamento com exemplos de conversas de alta qualidade
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Humanos classificam respostas como boas/ruins, e o modelo aprende a gerar respostas mais úteis, seguras e precisas

3. Como Gera Texto

Quando você faz uma pergunta:

Seu texto é convertido em tokens (pedaços de palavras)
Esses tokens são transformados em vetores matemáticos
O modelo processa esses vetores através de múltiplas camadas
Gera probabilidades para qual deveria ser o próximo token
Escolhe o token e repete o processo até completar a resposta

É essencialmente uma previsão sofisticada de próxima palavra, mas em escala massiva com bilhões de parâmetros.

4. Parâmetros

Os "parâmetros" são os pesos nas conexões neurais:

Claude Sonnet 4.5 tem centenas de bilhões de parâmetros
Cada parâmetro é um número que foi ajustado durante o treinamento
Mais parâmetros geralmente = mais capacidade, mas também mais custo computacional

5. Sobre Produtos Específicos

Claude Code não é exatamente um LLM separado - é uma ferramenta de linha de comando que usa os modelos Claude para tarefas de programação de forma "agêntica" (pode executar ações, modificar arquivos, etc.).

OpenAI (GPT) e Claude funcionam com princípios similares, mas com diferenças em:

Dados de treinamento
Arquitetura específica
Técnicas de alinhamento e segurança
Tamanho dos modelos

Limitações Importantes

Não têm memória real: cada conversa começa "do zero" (exceto o contexto que você fornece)
Podem "alucinar": gerar informações plausíveis mas incorretas
Não "pensam" como humanos: são modelos estatísticos sofisticados de padrões linguísticos
Conhecimento limitado: só sabem o que estava nos dados de treinamento (meu corte é janeiro de 2025)