Quando se fala em inteligência artificial, especialmente nos grandes modelos de linguagem (LLMs) que impulsionam chatbots e ferramentas de escrita, o termo ‘parâmetros’ surge com frequência, mas sua essência muitas vezes permanece nebulosa. Estes são, na verdade, os elementos cruciais que definem como um modelo de IA funciona, atuando como os ‘dials e alavancas’ que moldam seu comportamento e capacidade de gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes.
A escala desses parâmetros é assombrosa, refletindo a complexidade crescente da IA. Enquanto o GPT-3 da OpenAI, lançado em 2020, operava com 175 bilhões de parâmetros, modelos mais recentes como o Gemini 3 do Google DeepMind podem ter trilhões, com algumas estimativas apontando para cerca de 7 trilhões, embora as empresas mantenham esses números em sigilo devido à intensa competição no setor.
Apesar da magnitude, o conceito fundamental por trás de um parâmetro é mais acessível do que parece. Pense em uma equação de álgebra básica, como 2a + b. As letras ‘a’ e ‘b’ são parâmetros; ao atribuir valores a elas, você obtém um resultado. Nos LLMs, os parâmetros operam de maneira similar, mas em uma escala exponencialmente maior, definindo limites e determinando a saída do modelo em inúmeras interações.
O processo de treinamento e a complexidade computacional
A atribuição de valores a esses bilhões ou trilhões de parâmetros é o cerne do processo de treinamento de um LLM, realizado por meio de algoritmos complexos. Inicialmente, cada parâmetro recebe um valor aleatório. O treinamento envolve uma série iterativa de cálculos, conhecidos como etapas de treinamento, que ajustam esses valores continuamente.
Quando o modelo comete erros nas fases iniciais, o algoritmo de treinamento analisa cada falha e retrocede, ajustando os valores de cada parâmetro para minimizar o erro na próxima tentativa. Esse ciclo de tentativa e erro, ajuste e refinamento, se repete inúmeras vezes até que o modelo atinja o comportamento desejado por seus criadores, momento em que o treinamento é finalizado e os valores dos parâmetros são fixados.
Este processo, embora teoricamente simples, é computacionalmente intensivo. Treinar um LLM de tamanho médio como o GPT-3, com seus 175 bilhões de parâmetros, exige que cada um desses parâmetros seja atualizado dezenas de milhares de vezes. Isso se traduz em quadrilhões de cálculos individuais, demandando milhares de computadores de alta velocidade operando ininterruptamente por meses, o que consome uma quantidade colossal de energia, conforme explica uma matéria do MIT Technology Review.
Embeddings, pesos e vieses: os tipos de parâmetros
Dentro de um LLM, os parâmetros que recebem valores durante o treinamento são categorizados em três tipos principais: embeddings, pesos e vieses. Os embeddings são representações matemáticas de palavras ou partes de palavras (tokens) no vocabulário do LLM. Esse vocabulário, com centenas de milhares de tokens únicos, é definido pelos desenvolvedores antes do treinamento, mas é durante essa fase que o significado é atribuído.
Cada palavra recebe um valor numérico que captura seu significado em relação a todas as outras palavras, com base em sua ocorrência em inúmeros exemplos nos dados de treinamento. Este valor numérico é, na verdade, uma lista de números, onde cada número representa uma faceta diferente do significado que o modelo extraiu. O comprimento dessa lista de números, que pode ser de 4.096 em muitos modelos, define as ‘dimensões’ do embedding.
A escolha de números como 4.096 não é aleatória; LLMs funcionam de forma mais eficiente com potências de dois. Engenheiros descobriram que 4.096 oferece um equilíbrio ideal entre capacidade e eficiência. Modelos com menos dimensões são menos capazes, enquanto aqueles com mais dimensões se tornam excessivamente caros ou lentos para treinar e operar.
A compreensão dos parâmetros é essencial para desmistificar a complexidade dos LLMs. Eles são a base sobre a qual a inteligência artificial é construída, determinando não apenas o que um modelo pode fazer, mas também o quão bem ele o faz. À medida que a IA avança, a escala e a sofisticação desses parâmetros continuarão a crescer, impulsionando novas fronteiras na interação entre humanos e máquinas.
