Modelos de Linguagem de Grande Escala (ou Large Language Models – LLMs) operam a partir de uma sequência de transformações matemáticas que convertem linguagem natural em representações numéricas manipuláveis.
O processo inicia com a tokenização, na qual o texto bruto é segmentado em unidades chamadas tokens. Esses tokens não correspondem necessariamente a palavras completas. Dependendo da frequência e da morfologia, um token pode representar uma palavra inteira, um fragmento de palavra ou até um único caractere. Isso permite ao modelo lidar com vocabulários amplos, palavras raras e variações linguísticas sem depender de um dicionário rígido. Em vocabulários típicos, que variam entre cinquenta mil e cem mil tokens, termos comuns tendem a ser representados por um único token, enquanto palavras longas ou pouco frequentes são decompostas em múltiplos.
Após a tokenização, cada token é mapeado para um embedding, isto é, um vetor denso de alta dimensionalidade. Esses vetores funcionam como coordenadas em um espaço semântico contínuo, no qual relações de significado emergem de forma geométrica. Tokens semanticamente ou sintaticamente relacionados tendem a ocupar regiões próximas nesse espaço, enquanto conceitos não relacionados ficam mais distantes. Essa estrutura não é codificada manualmente, mas aprendida a partir de grandes volumes de dados. Relações como analogias, similaridade semântica e padrões gramaticais passam a ser representadas implicitamente nas distâncias e direções desses vetores.
O pré treinamento constitui a etapa fundamental de aprendizado. Nessa fase, o modelo é exposto a enormes quantidades de texto e treinado com um objetivo relativamente simples, prever o próximo token a partir do contexto anterior. Apesar da simplicidade aparente da tarefa, o volume de dados e a complexidade da rede fazem com que o modelo aprenda regularidades profundas da linguagem. Estruturas gramaticais, relações semânticas, padrões de discurso, fatos do mundo e até estilos de escrita são internalizados nos pesos da rede neural. Não há uma base de dados consultada em tempo real. Todo esse conhecimento é comprimido estatisticamente nos parâmetros do modelo.
Arquiteturalmente, esse aprendizado é viabilizado por mecanismos de atenção, que permitem ao modelo ponderar dinamicamente quais partes do contexto são mais relevantes para a predição do próximo token. Isso confere aos LLMs a capacidade de lidar com dependências de longo alcance, manter coerência em textos extensos e combinar múltiplas informações distribuídas ao longo da entrada.
Após o pré treinamento, entra em cena o fine tuning. Essa etapa ajusta o comportamento geral do modelo para contextos e objetivos mais específicos, como responder perguntas, seguir instruções, resumir textos ou escrever código. O fine tuning normalmente utiliza conjuntos de dados menores, porém mais cuidadosamente curados, nos quais as respostas desejadas são explicitadas.
Dentro desse processo, técnicas como RLHF ((Reinforcement Learning from Human Feedback) desempenham um papel central. Em vez de apenas aprender com exemplos estáticos, o modelo passa a ser otimizado com base em avaliações humanas sobre a qualidade das respostas. Um modelo auxiliar aprende a estimar preferências humanas, e o LLM é ajustado para maximizar essas preferências. Isso reduz comportamentos indesejáveis, melhora utilidade prática e torna as respostas mais alinhadas a expectativas humanas de clareza, segurança e honestidade.
Abordagens como Constitutional AI complementam esse alinhamento ao introduzir princípios explícitos que orientam o comportamento do modelo. Em vez de depender exclusivamente de feedback humano direto, o próprio modelo aprende a avaliar e revisar suas respostas com base em regras normativas previamente definidas. Isso adiciona uma camada de governança conceitual ao processo, tornando o alinhamento mais sistemático e escalável.
Em conjunto, tokenização, embeddings, pré treinamento em larga escala e técnicas de alinhamento formam a base do funcionamento dos LLMs. O resultado não é um sistema que compreende linguagem no sentido humano, mas um modelo estatístico altamente sofisticado, capaz de gerar texto coerente, contextualizado e funcional ao capturar, em seus parâmetros, uma vasta quantidade de padrões extraídos da linguagem humana.
Em resumo um LLM é uma máquina estatística que faz previsão de probabilidade do próximo token. Ao ser treinado e ajustado consegue fazer previsões de probabilidade do próximo token de forma cada vez mais mais precisa. Mas não há inteligência intrínseca e tudo se resume à Matemática.
David Matos