As Large Language Models (LLMs), Modelos de Linguagem em grande escala ou até mesmo Modelos de Linguagem Grandes, são um tipo de algoritmo de inteligência artificial que utiliza técnicas de deep learning e grandes volumes de dados textuais para entender, gerar e processar linguagem natural. Sua arquitetura é geralmente baseada em redes neurais transformadoras, que permitem o processamento paralelo de sequências de dados e a captura de dependências de longo alcance no texto, tornando-os aptos a realizar uma vasta gama de tarefas linguísticas.

Esses modelos são treinados em vastos corpus de texto, que podem incluir livros, artigos, sites e outras fontes de informação, permitindo-lhes aprender padrões complexos de gramática, semântica, fatos e até mesmo raciocínio. A capacidade de um LLM está intrinsecamente ligada ao volume e à qualidade dos dados de treinamento, bem como ao número de parâmetros do modelo, que podem variar de centenas de milhões a trilhões. Essa escala massiva permite que os LLMs generalizem e executem tarefas para as quais não foram explicitamente programados, como sumarização, tradução, geração de código e resposta a perguntas.

Aplicações de LLMs são diversas e abrangem desde assistentes virtuais e chatbots a ferramentas de criação de conteúdo, análise de sentimentos e pesquisa de informações. Embora demonstrem habilidades notáveis na compreensão e geração de linguagem humana, é importante notar que eles não possuem consciência ou compreensão no sentido humano, e suas respostas são baseadas em padrões estatísticos aprendidos durante o treinamento. A evolução contínua dos LLMs promete impactar significativamente diversas indústrias e a forma como interagimos com a informação.

Fontes:

• IBM Cloud Learn Hub. “What are Large Language Models (LLMs)?”. Disponível em: https://www.ibm.com/cloud/learn/large-language-models. Acesso em: 7 de julho de 2025.
• Google Cloud. “Large language models (LLMs)”. Disponível em: https://cloud.google.com/learn/what-are-large-language-models. Acesso em: 7 de julho de 2025.