Parâmetros, tokens, inferência…: 9 termos essenciais para entender a IA generativa

A IA generativa está em todo lugar, mas o vocabulário que vem junto ainda soa confuso para muita gente. Para facilitar, reunimos os conceitos mais importantes e explicamos de um jeito direto, sem complicar.

Desde que o ChatGPT foi lançado no fim de 2022, a inteligência artificial (IA) generativa ganhou espaço rapidamente. A ponto de pesquisas indicarem que 86% dos jovens de 15 a 18 anos já usam essas ferramentas no dia a dia. Com essa popularização, também chegou um novo “dialeto” feito de termos como tokens, inferência e modelos multimodais - palavras que aparecem em todo canto, nem sempre com explicação.

A seguir, você encontra um guia para entender o que esses conceitos significam na prática e como eles se encaixam no funcionamento de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude.

Grande modelo de linguagem (LLM) na IA generativa

Um grande modelo de linguagem (LLM) é um tipo de inteligência artificial treinada para interpretar e produzir texto. Ele é o “motor” por trás de chatbots como ChatGPT, Gemini e Claude.

Em vez de “entender” como um ser humano, o LLM aprende padrões ao analisar uma quantidade enorme de conteúdo - bilhões de frases vindas de livros, notícias, páginas da internet e diálogos. Com isso, ele se torna capaz de prever quais palavras têm maior chance de vir na sequência, produzindo respostas que imitam muito bem a forma como escrevemos e conversamos.

Tokens

Um token é uma unidade pequena de texto que a IA usa para ler e gerar linguagem. Nem sempre corresponde a uma palavra inteira: pode ser parte de uma palavra, uma sílaba, um sinal de pontuação ou até um espaço.

Isso acontece porque os LLM não processam o texto do mesmo jeito que nós; eles “fatiam” a frase em tokens para lidar melhor com os cálculos. Quanto mais tokens uma mensagem tiver, mais caro (em computação) fica analisar e gerar.

Além disso, existe um limite chamado janela de contexto: depois de certo número de tokens, o modelo passa a “perder” informações do começo da conversa, como se a memória recente fosse ocupando o lugar da anterior.

Treinamento

Para um LLM ficar realmente útil, ele precisa passar por uma fase longa de treinamento. Nessa etapa, o modelo analisa volumes gigantescos de dados e vai ajustando gradualmente seus parâmetros (os números internos que controlam como ele se comporta).

Em geral, quanto mais exemplos o modelo vê, melhor ele fica em coerência, fluidez e consistência nas respostas.

Do ponto de vista de infraestrutura, o treinamento é uma fase crítica: ele exige milhares de chips especializados capazes de realizar muitos cálculos em paralelo. Quanto maior o modelo, mais potência, energia e máquinas são necessárias para treiná-lo, o que ajuda a explicar por que os custos da IA podem ser tão altos.

Parâmetros

Os parâmetros podem ser vistos como os “ajustes internos” de um modelo de IA. São milhões - muitas vezes bilhões - de valores numéricos que determinam como o modelo reage a uma frase, como conecta ideias e como escolhe as palavras que vai escrever.

Durante o treinamento, esses parâmetros são recalibrados repetidamente para tornar o modelo mais confiável. Um modelo com mais parâmetros tende a capturar nuances mais finas da linguagem, mas isso também significa mais tempo de treinamento e um custo maior para construir e manter.

Inferência

A inferência é o momento em que a IA está “em operação”: quando ela produz uma resposta para uma pergunta, escreve um texto, cria uma imagem ou gera qualquer conteúdo solicitado.

Na prática, o modelo lê o pedido e vai prevendo o resultado passo a passo (token por token) para montar a saída final.

E, embora muita gente imagine que o gasto pesado ocorre apenas no treinamento, a inferência também consome muita computação. Cada solicitação, cada imagem gerada e cada conversa dependem de chips muito potentes. Por isso, empresas do setor investem bilhões em infraestrutura para dar conta da demanda.

Prompt

O prompt é simplesmente a instrução que você fornece para a IA. Pode ser uma pergunta, um comando, um trecho de texto, uma imagem - ou uma combinação de tudo isso.

O modelo usa esse prompt como base para entender sua intenção e construir a resposta. Quanto mais clara, específica e contextualizada for a solicitação, maior a chance de a IA responder do jeito certo.

Por outro lado, um prompt genérico ou ambíguo costuma gerar respostas vagas. Não é à toa que existe gente se especializando em escrever prompts melhores para diferentes objetivos.

Modelo multimodal

Um modelo multimodal é uma IA que consegue trabalhar com mais de um tipo de informação ao mesmo tempo - texto, imagens, áudio e, em alguns casos, vídeo.

Enquanto um modelo “tradicional” fica restrito a ler ou escrever texto, um multimodal pode, por exemplo, interpretar uma foto, responder perguntas sobre ela e, em seguida, gerar um texto (ou até uma nova imagem) como retorno.

Essa habilidade aproxima a IA de como percebemos o mundo, conectando diferentes formatos de informação. É o que permite pedir para a IA explicar uma imagem, descrever um gráfico ou transformar uma foto em uma narrativa.

Fine-tuning

O fine-tuning é um processo em que se pega um modelo já treinado e se faz uma especialização para um objetivo específico. Em vez de começar do zero, o modelo recebe um conjunto menor de exemplos bem direcionados, como diálogos de atendimento ao cliente, documentos jurídicos, manuais técnicos e outros materiais de um domínio particular.

Com isso, ele ajusta seus parâmetros de forma mais sutil para performar melhor naquela tarefa. Pense como alguém que já tem uma base sólida e faz uma formação rápida para atuar em uma área específica.

O fine-tuning ajuda a obter uma IA mais precisa, mais consistente e mais adequada a uma empresa ou atividade, sem o custo enorme de um treinamento completo.

Alucinações

As alucinações acontecem quando a IA inventa informações. Ela pode gerar uma resposta com aparência convincente, mas que é falsa, imprecisa ou totalmente imaginária.

Isso ocorre porque o modelo não está “procurando a verdade”; ele está calculando quais palavras fazem mais sentido aparecer juntas, com base nos padrões que aprendeu. Como consequência, ele pode criar datas, citações, fatos históricos e até pessoas que nunca existiram.

Esse é um dos problemas mais sérios dos LLM atuais, e é por isso que é fundamental checar o que a IA produz - principalmente quando o assunto envolve dados técnicos, informações sensíveis ou conteúdo factual.

Dois pontos extras que ajudam a usar IA generativa melhor

Além do glossário, vale considerar dois aspectos práticos que costumam passar batido:

• Privacidade e confidencialidade: antes de colar informações internas de uma empresa, dados pessoais ou documentos sensíveis, é importante verificar a política de uso da ferramenta e as regras da organização. Em muitos cenários, o risco não está no “termo técnico”, e sim em como o conteúdo enviado pode ser armazenado, analisado ou compartilhado.
• Redução de erros com fontes e contexto: para minimizar alucinações, uma abordagem comum é combinar o LLM com uma base de dados ou documentos confiáveis (por exemplo, um repositório interno), fazendo a IA responder apoiada em material fornecido. Isso não elimina todos os problemas, mas costuma melhorar a precisão quando bem implementado.