O que são LLMs? Entenda os modelos de linguagem de grande porte e como usá-los

Os modelos de linguagem de grande porte, também conhecidos como LLMs, estão por trás de algumas das ferramentas de inteligência artificial mais usadas hoje. Eles ajudam chatbots a responder perguntas, ferramentas de conteúdo a criar textos, assistentes virtuais a resolver tarefas e até plataformas de programação a gerar código.

Neste artigo, você vai entender o que são modelos de linguagem de grande porte, como eles funcionam e por que se tornaram tão importantes. Também vamos mostrar exemplos populares, casos de uso no dia a dia e como implantar esses modelos no seu próprio servidor.

Ao final do guia, você terá uma visão clara de como os LLMs processam a linguagem humana. Seja para entender melhor ferramentas como o ChatGPT e o Gemini, seja para criar aplicações mais inteligentes, este conteúdo vai ajudar você a dar os primeiros passos com modelos de linguagem.

O que são modelos de linguagem de grande porte?

Modelos de linguagem de grande porte, ou LLMs, são sistemas avançados de inteligência artificial treinados com grandes volumes de texto. Eles conseguem entender, interpretar e gerar respostas em linguagem natural, de um jeito parecido com a comunicação humana.

Eles são chamados de “grandes” porque usam bilhões — e, em alguns casos, trilhões — de parâmetros. Esses parâmetros ajudam o modelo a reconhecer padrões, entender contexto e criar respostas mais relevantes.

A maioria dos LLMs usa a arquitetura transformer, um tipo de rede neural criada para processar linguagem com mais precisão. É essa tecnologia que permite que os modelos identifiquem relações entre palavras, frases e ideias dentro de um texto.

Hoje, os modelos de linguagem estão presentes em várias ferramentas do dia a dia, como chatbots, buscadores, assistentes virtuais, plataformas de produtividade e soluções para desenvolvimento de aplicações web.

Como funcionam os modelos de linguagem de grande porte?

Os modelos de linguagem funcionam prevendo qual palavra — ou parte de uma palavra — deve vir em seguida em uma frase. É assim que eles conseguem responder perguntas, traduzir textos, resumir conteúdos, escrever código e realizar várias outras tarefas.

Para isso, os LLMs usam uma arquitetura de aprendizado profundo chamada transformer. Ela ajuda o modelo a entender a relação entre palavras, mesmo quando elas aparecem distantes umas das outras no texto.

Na prática, isso permite que os modelos de linguagem entendam melhor o contexto, o significado e a intenção por trás de uma solicitação. Por isso, eles são mais avançados do que tecnologias antigas, como redes neurais recorrentes (RNNs) e modelos estatísticos de linguagem.

Durante o treinamento, o modelo aprende a prever o próximo token com base no contexto ao redor — que pode ser uma palavra inteira ou apenas parte dela. Com o tempo, ele ajusta seus parâmetros para reconhecer padrões e lidar com tarefas cada vez mais complexas.

Para funcionar bem, os LLMs dependem de alguns componentes principais:

• Tokenização – o texto é dividido em partes menores, chamadas tokens, para que o modelo consiga processar as informações.
• Mecanismo de atenção – o modelo identifica quais partes do texto são mais importantes para gerar uma resposta relevante.
• Parâmetros – são os pesos ajustados durante o treinamento. Eles ajudam o modelo a reconhecer padrões na linguagem e melhorar suas previsões.

Também existem frameworks e bibliotecas que ajudam no treinamento e uso desses modelos, como:

• TensorFlow – plataforma de código aberto criada pelo Google para desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina.
• PyTorch – framework muito usado por desenvolvedores e pesquisadores por ser flexível e fácil de testar.
• Transformers da Hugging Face – biblioteca que facilita o uso de modelos transformer pré-treinados.

Além disso, os modelos de linguagem modernos usam técnicas avançadas para se adaptar a diferentes tarefas:

• Aprendizado em contexto – o modelo entende o que precisa fazer com base nas instruções e exemplos dentro do próprio prompt.
• Aprendizado com poucos exemplos – o modelo realiza uma tarefa depois de receber apenas alguns exemplos.
• Aprendizado zero-shot – o modelo tenta resolver uma tarefa mesmo sem ter recebido exemplos específicos antes.

Essas técnicas tornam os LLMs mais flexíveis. Eles conseguem realizar muitas tarefas diferentes sem precisar ser treinados do zero para cada uma delas.

Exemplos de casos de uso de modelos de linguagem de grande porte

Os LLMs estão presentes em várias ferramentas e fluxos de trabalho usados em diferentes setores. Veja alguns dos usos mais práticos dos modelos de linguagem hoje.

Automação do suporte ao cliente

Os LLMs podem responder perguntas de clientes em tempo real, reduzir o tempo de espera e melhorar a experiência de atendimento. Ao conectar um LLM a ferramentas de automação, como o n8n, é possível criar tickets de suporte com IA, respostas de chatbot e roteamento inteligente, tudo sem intervenção manual.

Criação de conteúdo

Os LLMs ajudam escritores a ter ideias, criar rascunhos e ajustar o tom e a estrutura de um texto. Por exemplo, eles podem ser usados para gerar textos de marketing, legendas para redes sociais e descrições de produtos. Isso agiliza a criação de conteúdo, sem substituir a revisão humana ou a edição final.

Tradução e localização de idiomas

Os LLMs podem traduzir conteúdos rapidamente, mantendo o tom e o contexto. Por isso, são úteis para estratégias de conteúdo globais. Diferente de ferramentas de tradução tradicionais, eles conseguem se adaptar a nuances e variações culturais com pouca configuração.

SEO e análise de dados

Modelos de linguagem de grande porte podem extrair insights de grandes conjuntos de dados, analisar sentimentos e gerar resumos para acelerar a tomada de decisões. Eles também ajudam a otimizar conteúdos de sites, sugerindo ajustes alinhados às melhores práticas dos mecanismos de busca.

Geração de código e depuração

Modelos treinados em linguagens de programação podem gerar trechos de código, explicar sintaxe e identificar erros em diferentes linguagens. Desenvolvedores podem usar essas ferramentas para criar recursos com mais rapidez, reduzir erros e aprender novas tecnologias usando prompts em linguagem natural.

Desenvolvimento de web apps

Os LLMs podem criar web apps funcionais a partir de um comando simples. Isso torna o desenvolvimento mais acessível para pessoas sem experiência em programação. Por exemplo, você pode usar um criador de web apps com IA, como a Hostinger Horizons, que cuida do layout à lógica com base nas instruções que você digita.

Geração aumentada por recuperação (RAG)

Algumas configurações avançadas combinam LLMs com fontes de dados externas para gerar respostas mais precisas e atualizadas. Essa técnica é chamada de geração aumentada por recuperação e melhora a precisão ao usar informações em tempo real.

Tarefas especializadas com modelos ajustados

Organizações também podem personalizar LLMs para tarefas específicas, como análise de documentos jurídicos, resumo de informações médicas e verificações de conformidade. O ajuste fino melhora o desempenho do modelo em conteúdos especializados, reduz erros e aumenta a relevância das respostas.

Modelos de linguagem de grande porte mais populares

Com tantas opções de LLMs disponíveis hoje, é importante entender os pontos fortes de cada uma. Abaixo, você confere alguns dos modelos de linguagem de grande porte mais populares e o que faz cada um se destacar.

• Generative Pre-trained Transformer (GPT) – modelo baseado em transformer, conhecido pela versatilidade, precisão e capacidade de lidar com solicitações mais complexas. É amplamente usado para criação de conteúdo, assistência em codificação, chatbots e agentes de IA.
• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) – modelo otimizado para compreender a linguagem, em vez de gerar texto. O BERT se destaca em tarefas como análise de sentimento, resposta a perguntas e classificação.
• Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) – modelo ajustado para conversas abertas. Embora tenha sido projetado para chatbots e assistentes virtuais, ele continua focado em pesquisa e não está disponível publicamente para uso amplo.
• Large Language Model Meta AI (LLaMA) – série de modelos de código aberto conhecida pela eficiência e pelo bom desempenho em diferentes tamanhos. Desenvolvedores e pesquisadores usam o LLaMA para criar aplicativos de IA personalizados e implantações auto-hospedadas.
• Text-to-Text Transfer Transformer (T5) – modelo que transforma todas as tarefas de processamento de linguagem natural (PLN) em tarefas de texto para texto. Ele funciona bem em tradução, resumo, classificação e resposta a perguntas.
• Gemini – modelo multimodal que processa e gera texto e imagens. Ele se destaca em tarefas criativas e analíticas que exigem compreensão contextual complexa.
• Grok – modelo projetado para ser menos filtrado do que outros modelos. Ele permite conversas mais francas, muitas vezes com humor, e aborda temas controversos de forma mais aberta. É mais indicado para interações casuais e focadas em entretenimento, não para tarefas que exigem segurança ou neutralidade rigorosa.
• Claude – modelo desenvolvido para conversas de IA intuitivas, seguras e úteis. Ele se destaca em perguntas e respostas longas, resumos, compreensão de documentos e codificação. O Claude também é conhecido por ter bom alinhamento e pela boa capacidade de lidar com contextos longos.
• Mistral – modelo de código aberto com foco em flexibilidade e desempenho, especialmente em ambientes com recursos limitados ou de baixa latência. Ele oferece suporte a ajustes finos e funciona bem em implantações personalizadas.

Para ajudar você a escolher o modelo certo, veja esta comparação rápida:

Modelos maiores, com trilhões de parâmetros, costumam gerar respostas mais precisas e detalhadas. No entanto, eles também exigem mais poder de computação. Já os modelos menores tendem a funcionar mais rapidamente e usar os recursos de forma mais eficiente.

Ainda assim, a contagem de parâmetros não é o único fator importante. A qualidade do treinamento, a diversidade dos dados e a arquitetura do modelo também influenciam muito o desempenho. Por exemplo, um modelo de 70B bem treinado pode superar um modelo de 175B mal otimizado.

Qual modelo é melhor para cada uso?

Alguns modelos de linguagem de grande porte são melhores para classificar e entender a linguagem. Outros se destacam na geração de conteúdo ou em conversas mais complexas. Use este guia para escolher o modelo mais adequado:

• Use o GPT para escrita criativa, programação e diálogos naturais com contexto detalhado.
• Escolha o BERT para classificar conteúdos, extrair entidades ou trabalhar com compreensão em nível de frase.
• Opte pelo LLaMA se você precisa de um modelo de código aberto para implantações personalizadas, com velocidade e flexibilidade.
• Escolha o LaMDA para pesquisas ou discussões teóricas, já que o acesso público é limitado.
• Considere o T5 para tarefas flexíveis de PLN, como sumarização, tradução e perguntas e respostas extrativas.
• Use o Gemini para projetos multimodais que envolvem texto e imagens.
• Escolha o Grok para experiências de chatbot casuais ou mais ousadas, com foco em humor e respostas francas.
• Escolha o Claude para raciocínio de longo prazo, interações seguras, perguntas e respostas sobre documentos e suporte à codificação.
• Escolha o Mistral se você precisa de LLMs de código aberto e rápidos para aplicativos ajustados ou casos de uso leves e de baixa latência.

Auto-hospedagem e implantação de LLMs em um VPS

Executar um modelo de linguagem de grande porte em um servidor virtual privado (VPS) oferece mais controle, privacidade e flexibilidade. Essa opção é útil para trabalhar com dados sensíveis, testar engenharia de prompts ou ajustar modelos para tarefas específicas.

A auto-hospedagem é ideal para desenvolvedores, empresas e pesquisadores que querem implantar modelos de linguagem de grande porte de código aberto, como LLaMA ou Mistral, evitar limitações de terceiros e reduzir custos contínuos.

Existem várias formas de executar um LLM em um VPS. Uma delas é usar o Ollama, uma ferramenta leve para executar modelos que simplifica a implantação de LLMs.

Para instalar o Ollama no seu VPS, verifique se o servidor tem pelo menos 4 a 8 núcleos de CPU, 16 GB de RAM e 12 GB de espaço em disco.

A hospedagem VPS LLMs da Hostinger é uma excelente opção para executar o Ollama. Nosso plano KVM 4 — a partir de R$ 59,99/mês — inclui 4 núcleos de CPU, 16 GB de RAM e 200 GB de armazenamento NVMe, o que deve ser suficiente para a maioria dos casos.

A Hostinger também facilita a implantação com um modelo pré-configurado. Com ele, você pode instalar o Ollama em poucos cliques — uma opção ideal para usuários com pouca ou nenhuma experiência técnica.

Depois de instalar o Ollama no seu VPS, você pode executar o modelo de sua preferência e ajustá-lo com ferramentas de linha de comando. Para começar, siga nosso tutorial do Ollama CLI.

Outra opção é executar o Ollama por uma interface gráfica usando o OpenWebUI. Ele oferece uma experiência parecida com a do ChatGPT, ideal para colaborar com colegas de equipe ou clientes com mais facilidade.

Conclusão

Os modelos de linguagem de grande porte transformaram diferentes setores com sua capacidade de processar informações e gerar respostas em linguagem semelhante à humana.

Antes de escolher um modelo, defina seus objetivos, entenda os pontos fortes de cada opção e considere sua configuração técnica. Avalie a qualidade dos dados de treinamento, o ajuste para tarefas específicas e as opções de implantação — seja para criar um chatbot, um assistente de codificação ou uma ferramenta interna.

Quando estiver tudo pronto, implante um LLM no seu VPS e ajuste-o de acordo com suas necessidades. Assim, você ganha mais controle sobre sua infraestrutura de IA e pode criar aplicativos personalizados para melhorar seus fluxos de trabalho.

Perguntas frequentes (FAQ) sobre modelos de linguagem de grande porte

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O autor

Ana Guimarães

Formada em Tradução e Interpretação pela Universidade São Judas Tadeu, deu seus primeiros passos na carreira como estagiária na Livraria Cultura, no coração de São Paulo, há mais de uma década. Desde então, não parou mais. Atualmente, trabalha como tradutora e copywriter na Hostinger, combinando seus conhecimentos técnicos com criatividade para oferecer conteúdo de qualidade.

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