Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

Compreender os fundamentos teóricos dos Large Language Models evita tanto a desconfiança irracional quanto a confiança cega. O modelo não 'sabe' fatos como uma enciclopédia estática; ele calcula a probabilidade estatística de sequências de tokens.

1. A Mecânica da Geração de Texto

Os LLMs são redes neurais profundas baseadas na arquitetura Transformer:

• Tokens: Fragmentos de caracteres ou palavras que o modelo lê como números inteiros. Em português, 100 palavras equivalem a cerca de 130 a 150 tokens;
• Janela de Contexto: O número máximo de tokens que o modelo consegue manter ativos na memória de trabalho durante uma sessão;
• Temperatura e Top-P: Parâmetros matemáticos que determinam se o modelo escolherá os tokens mais óbvios (baixa temperatura = respostas técnicas e determinísticas) ou se arriscará caminhos menos prováveis (alta temperatura = respostas criativas e divergentes).

2. A Natureza das Alucinações

Alucinação não é um defeito aleatório, mas uma característica inerente à geração probabilística: quando o contexto não traz as respostas ou a instrução é vaga, o modelo inventa detalhes plausíveis para sa...