O que são, de fato, parâmetros de um LLM

Em um LLM, os parâmetros são os pesos numéricos que definem como o modelo transforma uma entrada em uma saída. Eles não representam regras explícitas nem fatos armazenados, mas coeficientes aprendidos que moldam o comportamento do sistema. Entender como esses parâmetros são criados, ajustados e depois utilizados ajuda a desfazer muitos mitos sobre “aprendizado contínuo” e inteligência artificial.

O processo começa no treinamento, com a inicialização dos parâmetros. No início, o modelo não sabe absolutamente nada. Seus bilhões de pesos são inicializados com valores pequenos e aleatórios, seguindo distribuições matemáticas controladas. Essa aleatoriedade é essencial para quebrar simetrias. Se todos os pesos começassem iguais, o modelo não conseguiria aprender padrões distintos.

Cada exemplo de texto é então convertido em tokens e, depois, em vetores numéricos. Esses vetores atravessam a rede neural em uma passagem direta (forward pass). Em cada camada, a operação fundamental é simples e repetida em escala massiva, como Y=W⋅X+B, onde X representa a entrada, W os pesos (parâmetros), B o viés e Y a saída intermediária. Após dezenas ou centenas de camadas, o modelo produz uma distribuição de probabilidades para o próximo token.

Essa previsão é comparada com o token correto esperado. A diferença entre o previsto e o correto gera um valor escalar chamado função de perda (loss). Quanto menor a probabilidade atribuída ao token correto, maior o erro.

É nesse ponto que ocorre o aprendizado propriamente dito. O erro é propagado de trás para frente pela rede, em um processo chamado backpropagation. Matematicamente, calcula-se o gradiente da perda em relação a cada parâmetro, indicando quanto cada peso contribuiu para o erro final. Com esses gradientes, um algoritmo de otimização ajusta os pesos, aumentando ou reduzindo seus valores para minimizar a perda. Esse ciclo se repete bilhões de vezes, ao longo de enormes volumes de dados.

O resultado final não é um banco de fatos, mas um espaço de parâmetros que codifica regularidades estatísticas da linguagem, com padrões sintáticos, relações semânticas e correlações de longo alcance. O “conhecimento” do modelo é distribuído, difuso e probabilístico.

Na fase de inferência, o comportamento muda completamente. Os parâmetros ficam congelados. O modelo apenas aplica os pesos aprendidos para transformar a entrada em uma saída. Assim, quando você usa o modelo, ele apenas recebe tokens de entrada, aplica os pesos já aprendidos, gera probabilidades para o próximo token, escolhe um token e repete o processo.

Nenhum peso é alterado durante a inferência. Não há aprendizado permanente. O que pode variar são fatores externos, como temperatura, top-k, top-p ou o próprio contexto do prompt. Esses mecanismos mudam a forma como as probabilidades são exploradas, mas não modificam os parâmetros internos do modelo.

Essa separação é fundamental para entender tanto o poder quanto os limites dos LLMs modernos.