Antes de falar de LLMs, vamos falar dele: o GPT, sigla para Generative Pre-trained Transformer — em português, algo como "Transformador Generativo Pré-Treinado". Vamos dividir isso:

• Generative (Generativo): significa que o modelo pode criar novos textos, não apenas classificar ou resumir o que já existe. Ele pode gerar respostas, ideias, histórias, e-mails, códigos e muito mais.
• Pre-trained (Pré-treinado): indica que o modelo passou por uma fase inicial de aprendizado usando uma quantidade gigantesca de textos antes de ser usado por você. Ele já “aprendeu” muito antes de começar a responder perguntas.
• Transformer: é o tipo de arquitetura de rede neural que revolucionou a área de processamento de linguagem natural (NLP). Foi criada por pesquisadores do Google em 2017, no artigo “Attention is All You Need”, e tornou possível que os modelos entendessem o contexto completo de uma frase, relacionando palavras mesmo que estejam distantes umas das outras no texto.

Esse artigo do Google foi um divisor de águas. A arquitetura Transformer abandonou as antigas redes neurais recorrentes (RNNs e LSTMs) e adotou um mecanismo de atenção, que avalia quais partes do texto são mais importantes em cada momento da geração. Isso permitiu escalar o desempenho e a compreensão de linguagem a níveis antes impensáveis.

A OpenAI aproveitou essa inovação para criar o GPT — aplicando o Transformer de forma auto-regressiva (prevendo uma palavra por vez com base nas anteriores), o que resultou em modelos capazes de gerar textos longos, coerentes e contextualmente ricos.

🧠 Curiosidade: A arquitetura Transformer é tão poderosa que não serve apenas para texto — ela também está sendo usada para geração de imagem, áudio, vídeo e até proteínas na biotecnologia!

Para uma visão mais detalhada sobre a evolução dos modelos GPT, desde o GPT-1 até o GPT-4o, você pode consultar este artigo: A Brief History of GPT Models - Edlitera

O que são LLMs e como funcionam

LLM significa Large Language Model — ou, em português, "Modelo de Linguagem de Grande Escala". Esses modelos são um tipo de inteligência artificial que foi treinado para entender, interpretar e gerar texto de forma coerente e fluida, simulando a linguagem humana com uma precisão surpreendente.

Eles são a tecnologia por trás de ferramentas como ChatGPT, Claude, Gemini e várias outras IAs que você pode estar usando sem nem perceber — em assistentes virtuais, plataformas de automação, atendimento ao cliente e até redes sociais.

Como funcionam os LLMs?

Imagine que você está jogando um jogo de completar frases. Alguém começa com:

"O céu hoje está..."

E você precisa adivinhar qual palavra vem a seguir: “azul”, “nublado”, “claro”? Você usa o contexto — por exemplo, se sabe que é manhã e acabou de chover, talvez diga “nublado”. Se for verão e está fazendo calor, talvez diga “claro” ou “ensolarado”. Você também usa seu conhecimento da linguagem, da lógica e da experiência do mundo para prever o que faz sentido naquele momento. Essa capacidade de previsão baseada em padrões e contexto é justamente o que os LLMs aprendem a fazer — só que em uma escala muito maior e com uma quantidade imensa de dados.

Os LLMs fazem algo parecido — prever a próxima palavra com base nas anteriores.
Mas em vez de aprender isso na escola ou na vida, eles aprendem analisando bilhões de textos: livros, sites, artigos, comentários, códigos de programação, documentos técnicos e muito mais.

O que significa "grande escala"?

A palavra "large" no nome é importante. Significa que esses modelos têm:

• Bilhões de parâmetros: São as conexões neurais internas que ajudam a "decidir" qual palavra vem a seguir.
• Treinamento massivo: Eles passaram semanas (ou meses) sendo alimentados com texto para aprender os padrões da linguagem.
• Capacidade de contexto estendida: Os modelos mais novos conseguem analisar milhares de palavras de uma só vez, o que permite manter o fio da conversa, responder perguntas longas ou revisar documentos inteiros.

Exemplos de modelos e número de parâmetros

Modelo	Criador	Parâmetros estimados	Observações
GPT-3	OpenAI	175 bilhões	Primeira versão amplamente usada do GPT
GPT-4	OpenAI	Não revelado oficialmente¹	Supõe-se que ultrapasse 1 trilhão de parâmetros
Claude 1	Anthropic	~52 bilhões	Lançado em 2023, boa capacidade de seguir instruções
Claude 3 Opus	Anthropic	Não revelado oficialmente	Considerado altamente capaz de gerar código
DeepSeek-V2	DeepSeek	236 bilhões	LLM de código aberto
DeepSeek-Coder V2	DeepSeek	16B / 33B (duas versões)	Focado em programação e tarefas técnicas

¹ A OpenAI não revelou o número exato de parâmetros do GPT-4, mas especialistas especulam que sua arquitetura é composta por múltiplos "experts" (sub-modelos), dos quais apenas alguns são ativados por vez, somando mais de 1 trilhão de parâmetros no total.

Uma analogia (in)útil: a IA como um autocomplete superpoderoso

Pense nos modelos como um super-autocompletar — como aquele do seu celular, só que muito mais poderoso.

A diferença é que ele não só sugere uma palavra ou frase, mas cria textos inteiros, com coerência, estilo e até criatividade (isso ainda não acreito, mas ela dá a entender que ao gerar opções potencializa). Por isso, conseguimos pedir para a IA:

• Criar um resumo de um texto
• Escrever uma carta de apresentação
• Gerar um e-mail com base em uma ideia vaga
• Explicar conceitos complexos em linguagem simples

Mas… a IA "entende" de verdade?

Não exatamente. Ela não tem consciência, nem intenção. Ela não sabe o que é verdade ou mentira — apenas prevê palavras com base no que viu antes.

Por exemplo, se você pedir:

"Explique como funciona um foguete com linguagem infantil"

Ela pode gerar algo excelente, mesmo sem "saber" o que é um foguete. Ela apenas reconhece que esse tipo de explicação já apareceu em muitos textos, e replica os padrões que aprendeu.

LLMs famosos no mercado

Alguns dos modelos mais conhecidos são:

Nome	Criador	Observações
ChatGPT	OpenAI	Interface fácil, bom para iniciantes
Claude	Anthropic	Conhecido por respostas mais alinhadas a valores humanos
Gemini	Google	Integrado aos serviços do Google
LLaMA	Meta (Facebook)	Modelo open source, usado por desenvolvedores
Mistral	Mistral	Rápido e de código aberto
DeepSeek	DeepSeek Inc	Rápido e de código aberto

Cada um tem suas características, limites e pontos fortes. Você pode testá-los gratuitamente em diversas plataformas.

Por que isso é revolucionário?

Antes dos LLMs, interagir com IA exigia conhecimento técnico profundo, programação e familiaridade com estatística e matemática.

Hoje, basta saber escrever e pensar com clareza. Isso democratiza o acesso à tecnologia — e é por isso que você, mesmo sem ser programador, pode criar aplicações com IA generativa, desde que entenda como se comunicar bem com ela.

Essa mudança de paradigma significa que:

• Ideias ganham poder rapidamente: Você não precisa esperar alguém técnico transformar sua ideia em código. Pode testar, validar e até automatizar processos com a ajuda de uma IA.
• Novas profissões estão surgindo: “Prompt engineer”, “estrategista de IA” e “designer de fluxos com IA” são apenas alguns dos papéis que não existiam há poucos anos.
• A barreira de entrada caiu: Com ferramentas como ChatGPT, Claude, Notion AI, Zapier, Make, n8n e tantas outras, qualquer pessoa pode explorar o potencial da IA no seu cotidiano, no trabalho e até em projetos pessoais.
• Você se torna um criador: Em vez de ser apenas um consumidor passivo de tecnologia, agora você pode criar soluções sob medida, adaptadas à sua realidade — mesmo sem saber programar.