Como Grandes Modelos de Linguagem Geram Respostas? | FAQ de Monitoramento de IA

Compreendendo a Geração de Respostas dos LLMs

Grandes modelos de linguagem (LLMs) como ChatGPT, Gemini e Perplexity não recuperam respostas pré-escritas de um banco de dados. Em vez disso, eles geram respostas por meio de um processo sofisticado de reconhecimento de padrões e previsão probabilística. Quando você envia um prompt, o modelo não “procura” informações—ele prevê quais palavras ou ideias devem vir a seguir com base em tudo o que aprendeu durante o treinamento. Essa distinção fundamental é crucial para entender como os sistemas modernos de IA funcionam. O processo envolve múltiplas etapas de transformação, desde a decomposição do texto em partes gerenciáveis até o processamento delas através de bilhões de parâmetros interconectados. Cada etapa refina a compreensão do modelo e gera representações cada vez mais sofisticadas de significado.

Tokenização: Decompondo a Linguagem em Partes

A jornada da geração de respostas começa com a tokenização, um processo que converte o texto bruto em unidades discretas chamadas tokens. Esses tokens nem sempre são palavras completas; podem ser letras, sílabas, subunidades de palavras ou palavras inteiras, dependendo do design do tokenizador. Quando você insere “Explique como funciona a fotossíntese”, o modelo decompõe isso em tokens que pode processar matematicamente. Por exemplo, uma frase pode ser dividida em tokens como [“Explique”, “como”, “foto”, “síntese”, “funciona”]. Esta tokenização é essencial porque redes neurais operam com dados numéricos, não texto bruto. Cada token é então mapeado para um identificador único que o modelo pode manipular. O tokenizador utilizado por diferentes LLMs varia—alguns usam codificação por pares de bytes, outros utilizam algoritmos diferentes—mas o objetivo permanece consistente: converter a linguagem humana em um formato adequado para cálculos matemáticos.

Embeddings de Tokens e Codificação Posicional

Uma vez tokenizado o texto, cada token é convertido em um embedding de token—um vetor numérico que captura informações semânticas e lexicais sobre esse token. Esses embeddings são aprendidos durante o treinamento e existem em um espaço de alta dimensão (geralmente de 768 a 12.288 dimensões). Tokens com significados semelhantes possuem embeddings próximos nesse espaço. Por exemplo, os embeddings para “rei” e “imperador” ficariam próximos porque compartilham propriedades semânticas. No entanto, nessa etapa, cada embedding de token contém apenas informações sobre aquele token individual, não sobre sua posição na sequência ou sua relação com outros tokens.

Para superar essa limitação, o modelo aplica a codificação posicional, que insere informações sobre a posição de cada token na sequência. Isso geralmente é feito usando funções trigonométricas (ondas seno e cosseno) que criam assinaturas posicionais únicas para cada local. Essa etapa é crítica porque o modelo precisa entender não apenas quais palavras estão presentes, mas em que ordem elas aparecem. A informação posicional é adicionada ao embedding do token, criando uma representação enriquecida que codifica tanto “o que o token é” quanto “onde ele está na sequência”. Esta representação combinada então entra nas camadas centrais de processamento do transformer.

A Arquitetura Transformer: O Motor da Geração de Respostas

A arquitetura transformer é a espinha dorsal dos LLMs modernos, introduzida no inovador artigo de 2017 “Attention Is All You Need”. Diferente dos modelos sequenciais antigos como RNNs e LSTMs, que processavam informações um token por vez, transformers podem analisar todos os tokens de uma sequência simultaneamente. Essa capacidade de processamento paralelo acelera dramaticamente tanto o treinamento quanto a inferência. O transformer é composto por várias camadas empilhadas, cada uma contendo dois principais componentes: atenção multi-cabeças e redes neurais feed-forward. Essas camadas trabalham juntas para refinar progressivamente a compreensão do modelo sobre o texto de entrada.

Atenção Multi-Cabeças: O Mecanismo Central

A atenção multi-cabeças é, sem dúvida, o componente mais importante da arquitetura transformer. Ela permite que o modelo foque simultaneamente em diferentes aspectos do texto de entrada. Cada “cabeça” opera independentemente com seu próprio conjunto de matrizes de pesos aprendidas, permitindo que o modelo capture diferentes tipos de relações linguísticas. Por exemplo, uma cabeça de atenção pode se especializar em capturar relações gramaticais, outra em significados semânticos e uma terceira em padrões sintáticos.

O mecanismo de atenção funciona através de três vetores chave para cada token: Query (Q), Key (K) e Value (V). O vetor Query representa o token atual perguntando “em que devo prestar atenção?”. Os vetores Key representam todos os tokens na sequência, respondendo “aqui estou eu”. O modelo calcula os escores de atenção fazendo o produto escalar entre os vetores Query e Key, o que mede a relevância de cada token para a posição atual. Esses escores são então normalizados usando softmax, que os converte em pesos de atenção que somam um. Finalmente, o modelo calcula uma soma ponderada dos vetores Value utilizando esses pesos de atenção, produzindo uma representação enriquecida de contexto para cada token.

Considere a frase “O CEO disse ao gerente que ela aprovaria o acordo.” O mecanismo de atenção precisa determinar que “ela” refere-se ao CEO, não ao gerente. O vetor Query para “ela” terá altos pesos de atenção para “CEO” porque o modelo aprendeu que pronomes normalmente se referem aos sujeitos. Essa capacidade de resolver ambiguidade e entender dependências de longo alcance é o que torna os mecanismos de atenção tão poderosos. Múltiplas cabeças de atenção trabalhando em paralelo permitem que o modelo capture essas informações enquanto foca simultaneamente em outros padrões linguísticos.

Redes Feed-Forward e Refinamento das Camadas

Após o mecanismo de atenção processar cada token, a saída passa por redes neurais feed-forward (FFNs). Estas são perceptrons multicamadas relativamente simples aplicados independentemente a cada token. Enquanto a atenção mistura informações entre todos os tokens da sequência, a etapa FFN refina os padrões contextuais que a atenção já integrou. As camadas FFN extraem características e padrões de nível superior da saída da atenção, enriquecendo ainda mais a representação de cada token.

Tanto os componentes de atenção quanto as FFNs utilizam conexões residuais e normalização de camada. As conexões residuais permitem que informações fluam diretamente de uma camada para a próxima, evitando perda de informação em redes profundas. A normalização de camada estabiliza o treinamento ao normalizar as saídas de cada camada. Essas técnicas garantem que, à medida que a informação passa por muitas camadas (LLMs modernos possuem de 12 a 96+ camadas), as representações permaneçam coerentes e significativas. Cada camada enriquece progressivamente os embeddings dos tokens com informações linguísticas mais abstratas e de nível superior.

Processamento Iterativo por Camadas Empilhadas

O transformer processa a entrada através de múltiplas camadas empilhadas, com cada camada refinando as representações dos tokens. Na primeira camada, os tokens ganham consciência de seu contexto imediato e das relações com tokens próximos. À medida que a informação flui pelas camadas seguintes, os tokens desenvolvem uma compreensão cada vez mais sofisticada de dependências de longo alcance, relações semânticas e conceitos abstratos. A representação de um token na camada 50 de um modelo de 96 camadas contém muito mais informação contextual do que sua representação na camada 1.

Esse refinamento iterativo é crucial para entender fenômenos linguísticos complexos. Camadas iniciais podem capturar padrões sintáticos básicos, camadas intermediárias podem identificar relações semânticas e camadas finais podem compreender conceitos abstratos e padrões de raciocínio. O modelo não aprende explicitamente essas hierarquias—elas surgem naturalmente durante o treinamento. Quando um token chega à camada final, sua representação codifica não apenas seu significado literal, mas seu papel em toda a sequência de entrada e como se relaciona com a tarefa em questão.

De Representações a Distribuições de Probabilidade

Após passar por todas as camadas do transformer, cada token possui uma representação final que captura informações contextuais ricas. No entanto, o objetivo final do modelo é gerar o próximo token na sequência. Para isso, a representação final do token (geralmente o último token da sequência de entrada) é projetada por uma camada de saída linear seguida por uma função softmax.

A camada de saída linear multiplica a representação final do token por uma matriz de pesos para produzir logits—escores não normalizados para cada token do vocabulário. Esses logits indicam a preferência bruta do modelo por cada possível próximo token. A função softmax converte esses logits em uma distribuição de probabilidade onde todas as probabilidades somam um. Essa distribuição representa a avaliação do modelo sobre qual token deve vir a seguir. Por exemplo, se a entrada for “O céu é”, o modelo pode atribuir alta probabilidade para “azul” e probabilidades menores para outras cores ou palavras não relacionadas.

Geração de Tokens e Estratégias de Decodificação

Uma vez que o modelo produz uma distribuição de probabilidade sobre o vocabulário, é preciso selecionar qual token gerar. A abordagem mais simples é a decodificação gananciosa, que sempre seleciona o token com maior probabilidade. No entanto, isso pode levar a respostas repetitivas ou subótimas. Abordagens mais sofisticadas incluem o amostragem por temperatura, que ajusta a distribuição de probabilidade para torná-la mais ou menos uniforme, e o top-k sampling, que considera apenas os k tokens mais prováveis. O beam search mantém múltiplas sequências candidatas e seleciona a melhor com base na probabilidade cumulativa.

O token selecionado é então anexado à sequência de entrada e todo o processo se repete. O modelo processa a entrada original mais o novo token gerado, produzindo uma distribuição de probabilidade para o próximo token. Esse processo iterativo continua até o modelo gerar um token especial de fim de sequência ou atingir um limite máximo de comprimento. Por isso, as respostas dos LLMs são geradas token por token, com cada novo token dependendo de todos os tokens anteriores na sequência.

Aprendendo com Dados de Treinamento Massivos

As notáveis capacidades dos LLMs derivam do treinamento em bilhões de tokens provenientes de fontes diversas: livros, artigos, repositórios de código, conversas e páginas da web. Durante o treinamento, o modelo aprende a prever o próximo token dado todos os tokens anteriores. Esse objetivo simples, repetido bilhões de vezes em enormes conjuntos de dados, faz com que o modelo absorva padrões sobre linguagem, fatos, raciocínio e até programação. O modelo não memoriza frases específicas; em vez disso, aprende padrões estatísticos sobre como a linguagem funciona.

LLMs modernos possuem bilhões a centenas de bilhões de parâmetros—pesos ajustáveis que codificam padrões aprendidos. Esses parâmetros são refinados através de um processo chamado backpropagation, onde as previsões do modelo são comparadas aos próximos tokens reais e os erros são usados para atualizar os parâmetros. A escala desse processo de treinamento é enorme: treinar um modelo grande pode exigir semanas ou meses em hardware especializado e consumir enormes quantidades de eletricidade. No entanto, uma vez treinado, o modelo pode gerar respostas em milissegundos.

Ajuste Fino e Alinhamento para Respostas Melhores

O treinamento bruto do modelo de linguagem produz modelos capazes de gerar texto fluente, mas que podem produzir conteúdo impreciso, tendencioso ou prejudicial. Para resolver isso, desenvolvedores aplicam técnicas de ajuste fino e alinhamento. O ajuste fino envolve treinar o modelo em conjuntos de dados selecionados de exemplos de alta qualidade. O alinhamento envolve especialistas humanos avaliando as saídas do modelo e usando esse feedback para refinar ainda mais o modelo por técnicas como Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (RLHF).

Esses processos pós-treinamento ensinam o modelo a ser mais útil, inofensivo e honesto. Eles não alteram o mecanismo fundamental de geração de respostas, mas orientam o modelo a gerar respostas melhores. É por isso que diferentes LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini) produzem respostas diferentes para o mesmo prompt—eles foram ajustados e alinhados de forma diferente. O toque humano nesse processo é essencial; sem alinhamento, os LLMs seriam menos úteis e potencialmente prejudiciais.

Por Que as Respostas dos LLMs Parecem Naturais e Contextuais

Os LLMs geram respostas que parecem notavelmente humanas porque aprenderam com bilhões de exemplos de comunicação humana. O modelo absorveu padrões sobre como humanos estruturam argumentos, expressam emoções, usam humor e adaptam o tom ao contexto. Quando você pede encorajamento a um LLM, ele não decide conscientemente ser empático—a verdade é que aprendeu que determinados padrões de resposta seguem prompts encorajadores nos dados de treinamento.

Essa compreensão aprendida da dinâmica conversacional, combinada com a capacidade do mecanismo de atenção de manter o contexto, gera respostas coerentes e adequadas ao contexto. O modelo pode manter um personagem consistente, lembrar partes anteriores de uma conversa e ajustar seu tom de acordo com as necessidades aparentes do usuário. Essas capacidades emergem dos padrões estatísticos aprendidos durante o treinamento, não de programação explícita. Por isso, os LLMs conseguem participar de conversas nuançadas, compreender sutilezas e gerar conteúdo criativo.

Limitações e o Papel das Janelas de Contexto

Apesar de toda sua sofisticação, os LLMs possuem limitações importantes. Eles só podem processar uma quantidade limitada de contexto por vez, definida pela janela de contexto (tipicamente de 2.000 a 200.000 tokens, dependendo do modelo). Informações além dessa janela são perdidas. Além disso, LLMs não têm acesso em tempo real a informações atuais; eles só podem trabalhar com o conhecimento contido nos dados de treinamento. Podem alucinar—gerando com confiança informações falsas que parecem plausíveis. Também têm dificuldades com tarefas que exigem cálculos matemáticos precisos ou raciocínio lógico que vá além do reconhecimento de padrões.

Compreender essas limitações é crucial para o uso eficaz dos LLMs. Eles se destacam em tarefas que envolvem compreensão, geração e reconhecimento de padrões em linguagem, mas devem ser combinados com outras ferramentas em tarefas que exijam informações em tempo real, cálculos precisos ou precisão garantida. À medida que a tecnologia dos LLMs evolui, pesquisadores desenvolvem técnicas como geração aumentada por recuperação (RAG), que permite aos modelos acessar fontes externas de informação, e prompting de cadeia de pensamento, que incentiva o raciocínio passo a passo.