MÓDULO 1 - FUNDAMENTOS

🤖 LLM Basics e Funcionamento

Large Language Models são redes neurais treinadas em bilhões de textos para entender e gerar linguagem. Compreender como funcionam é fundamental para criar prompts eficazes.

100B+
Parâmetros
1T+
Tokens de Treino
~4
Chars/Token
🧠

O que é um LLM?

Entendendo a tecnologia por trás da IA generativa

Um LLM (Large Language Model) é um modelo de IA treinado em bilhões de palavras de texto da internet, livros, artigos e outras fontes. Através desse treinamento massivo, ele aprende padrões de linguagem, conhecimento factual e capacidades de raciocínio.

⚙️ Como um LLM Funciona

1

Treinamento

Bilhões de textos

2

Padrões

Identifica regras

3

Prompt

Você pergunta

4

Geração

Token por token

Predição de Tokens

O modelo prevê a próxima palavra mais provável baseado em tudo que veio antes, criando texto coerente.

Atenção (Attention)

Mecanismo que permite ao modelo "prestar atenção" em partes relevantes do contexto ao gerar cada palavra.

📊 Características Principais

  • • Não tem consciência: É uma ferramenta matemática sofisticada, não pensa ou sente como humanos.
  • • Baseado em probabilidade: Escolhe palavras com base em qual é mais provável vir a seguir no contexto.
  • • Sem memória persistente: Cada conversa é isolada - não "lembra" de conversas anteriores.
  • • Data de corte: Conhecimento limitado até a data de treinamento (não sabe eventos recentes).
🏆

Modelos Populares em 2025

Conheça os principais LLMs do mercado

🟠 Claude (Anthropic)

  • ✓ Excelente em raciocínio complexo
  • ✓ Forte em seguir instruções longas
  • ✓ 200K tokens de contexto
  • ✓ Foco em segurança e ética

🟢 GPT-4 (OpenAI)

  • ✓ Muito versátil e criativo
  • ✓ Grande conhecimento geral
  • ✓ Forte em código e análise
  • ✓ Integração com plugins

🔵 Gemini (Google)

  • ✓ Integrado com Google
  • ✓ Forte em pesquisa e fatos
  • ✓ Multimodal nativo
  • ✓ 1M tokens de contexto
💬

Como o LLM Responde

Entenda o processo de geração de texto

Quando você pergunta "Qual é a capital do Brasil?", o LLM não "sabe" a resposta - ele reconhece padrões e gera a continuação mais provável.

❌ O que o LLM NÃO faz

  • ✗ Buscar em um banco de dados
  • ✗ Consultar a internet em tempo real
  • ✗ "Lembrar" de conversas anteriores
  • ✗ Raciocinar como um humano

✓ O que o LLM FAZ

  • ✓ Analisa seu prompt palavra por palavra
  • ✓ Identifica padrões do treinamento
  • ✓ Gera tokens mais prováveis em sequência
  • ✓ Continua até completar a resposta

💡 Insight Crucial

É por isso que prompts claros ajudam: você guia o modelo para os padrões certos!

O modelo não "sabe" as coisas - ele reconhece padrões e gera respostas prováveis. Quanto mais específico seu prompt, mais fácil para o modelo encontrar os padrões corretos.

⭐

Dicas Práticas

Como usar LLMs de forma eficaz

💡 LLMs são melhores em tarefas com muitos exemplos em seu treinamento - tarefas comuns tendem a funcionar melhor.
💡 Quanto mais claro e específico seu prompt, melhor será a resposta - evite ambiguidade.
💡 LLMs podem "alucinar" - inventar informações que parecem reais. Sempre verifique fatos importantes.
💡 Use LLMs como assistentes, não como fontes definitivas de verdade - são ferramentas, não oráculos.
💡 Diferentes modelos têm diferentes pontos fortes - experimente para encontrar o melhor para sua tarefa.
⚠️

Erros Comuns

O que evitar ao usar LLMs

❌ Tratar o LLM como onisciente

Exemplo: Perguntar sobre eventos após a data de treinamento

✓ Solução: Forneça contexto se a informação é recente ou muito específica. Verifique a data de corte do modelo.

❌ Assumir que o LLM "entende"

Exemplo: Esperar que o modelo tenha senso comum como humanos

✓ Solução: Seja explícito em suas instruções, não assuma nada. Detalhe o que você quer.

🚀 Próximo Passo

Agora que você entende como LLMs funcionam, aprenda sobre Tokens e Context Window para entender os limites do que você pode fazer!

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