Como começar com LLMs no desenvolvimento de software
Aprenda os conceitos fundamentais sobre LLMs, tokens, parâmetros, quantização e como utilizar modelos locais no seu processo de criação de software.
Por que isso é importante
Entender o funcionamento interno das LLMs é essencial para integrar IA de forma estratégica em produtos, proteger dados sensíveis e otimizar resultados em desenvolvimento de software.
O que é uma LLM?
LLMs, ou Modelos de Linguagem Amplos, são algoritmos treinados para gerar saídas textuais com base em entradas recebidas. Elas funcionam como motores de autocomplete avançado, tornando-se assistentes inteligentes capazes de entender e gerar linguagem natural ou até mesmo código.
Tokens: a linguagem interna da IA
Tokens são as menores unidades de processamento dos modelos — que podem ser palavras ou fragmentos de palavras. Ao receber uma entrada, a IA converte tudo em tokens e realiza cálculos estatísticos para prever uma sequência lógica de saída.
Parâmetros: o cérebro da LLM
Parâmetros são os dados usados para treinar uma LLM. Quanto mais parâmetros um modelo tem, maior o volume de conhecimento acumulado e maior tende a ser sua capacidade de resposta — mas também maior é a necessidade de processamento.
⚠️Atenção
Mais parâmetros significam maior custo computacional. Rodar modelos gigantescos exige hardware robusto e consumo de energia elevado.
Modelos Open Source vs Modelos Fechados
Modelos como ChatGPT e Gemini são fechados: você não tem acesso ao funcionamento interno. Já os de código aberto podem ser baixados e executados localmente, mantendo controle total dos seus dados.
Executando LLMs localmente
Rodar modelos localmente é ideal quando se busca privacidade total sobre dados sensíveis. Para isso, normalmente utilizamos versões open source já treinadas, adaptadas com técnicas específicas como a quantização.
Quantização: mais leveza, menos precisão
A quantização reduz o número de bits usados para armazenar parâmetros, tornando modelos mais leves e passíveis de rodar em hardwares modestos. Essa técnica diminui o espaço sem necessariamente comprometer a capacidade de acerto da IA.
ℹ️Dica Técnica
Muitas vezes, um modelo grande quantizado é mais eficaz do que um modelo pequeno sem quantização, já que mantém mais conhecimento mesmo com menor peso.
Modelos especialistas: foco em qualidade
Se o seu problema é específico — como gerar código ou interpretar imagens — modelos treinados com esse foco tendem a oferecer respostas mais precisas do que modelos genéricos.
✅Boas práticas
Escolha modelos alinhados ao seu domínio. Um modelo treinado com textos médicos não vai ser eficaz ao gerar código, e vice-versa.
Contexto da sessão: a memória da conversa
O contexto é a quantidade de tokens que a LLM consegue "lembrar" em uma sessão. Modelos com pouco contexto podem "esquecer" rapidamente, enquanto contextos maiores permitem interações contínuas com melhor assertividade.
❌Atenção
Um modelo pode começar bem e piorar com o tempo se o contexto for limitado e sem gerenciamento de sessão adequado.
O poder dos prompts
Prompts bem estruturados mudam totalmente a performance da LLM. Um prompt eficiente inclui contexto, instruções diretas e, quando possível, exemplos do que se espera como resposta.
⚠️Atenção ao Prompt
Prompts claros ajudam a preservar o contexto, reduzir alucinações e alinhar as respostas com a expectativa.
Comparando soluções para rodar modelos
Modelo Pequeno Sem Quantização
Executa com menos recursos e responde rápido, mas com conhecimento limitado.
Prós
- Baixo custo computacional
- Respostas rápidas
Contras
- Baixa abrangência
- Mais propício a alucinações
Modelo Grande Quantizado
Reduzido em tamanho, mas retém amplo conhecimento e melhor cobertura contextual.
Prós
- Mais conhecimento
- Mais assertivo em tarefas variadas
Contras
- Processamento mais demorado
- Consome mais memória RAM
Quando usar cada tipo de modelo
Tudo depende do problema a ser resolvido. Modelos menores são ideais para aplicações simples e rápidas. Modelos maiores, mesmo quantizados, são preferíveis quando a tarefa exige profundidade.
Modelos personalizados
Ajustar ou retreinar LLMs com seus próprios dados pode tornar a IA mais útil para seu nicho específico. Também é possível conectar a IA a bases externas para expandir o conhecimento.
ℹ️Dica Avançada
Caso trabalhe com dados sensíveis ou variados, personalize uma LLM com seus próprios conjuntos de dados. Isso aumenta a performance e precisão das respostas.
LLMs como assistentes de programação
Utilizar uma IA como copiloto no desenvolvimento de software facilita a escrita de código, refatoração, testes e documentação — tudo com mais eficiência quando há contexto e prompts bem formulados.
Revisando conceitos chave
Agora você entende a base para começar a usar LLMs no seu processo de criação. Tokens, parâmetros, quantização, contexto e prompts são os pilares para bons resultados com IA.