O que são os parâmetros do LLM? Um guia prático para controlar a saída de modelos locais

Por Gemma — Editora Sênior, Imagem na Teia

ChatGPT

A explosão dos grandes modelos de linguagem (LLMs) transformou a maneira como produzimos texto, resumimos documentos e até criamos código. Mas por trás das respostas que vemos há camadas de configuração — os parâmetros — que determinam como o modelo pensa, quanto se arrisca e por quanto tempo lembrará do que foi dito. Para quem roda IA localmente ou apenas quer entender como obter resultados mais úteis e previsíveis, entender esses parâmetros é essencial.

Neste artigo vamos dissecar os parâmetros dos LLMs: o que são, por que importam, quais são os mais usados em inferência e treinamento, e como ajustá-los na prática para melhorar qualidade, coerência e custo. Também conectamos essas ideias à nossa cobertura sobre a Teoria da Internet Morta, mostrando por que a curadoria humana e a prova de autenticidade tendem a se tornar ainda mais importantes quando a web está saturada por conteúdos sintéticos gerados em massa.

O que são parâmetros do LLM?

Parâmetros em LLMs aparecem em duas frentes distintas:

• Parâmetros treináveis (internos): pesos e vieses — os números que a rede neural ajusta durante o treinamento. Eles codificam o conhecimento do modelo. Modelos grandes têm bilhões (ou trilhões) desses parâmetros.
• Hiperparâmetros (externos): configurações que controlam arquitetura, treinamento e inferência — por exemplo, número de camadas, taxa de aprendizado, janela de contexto, temperatura, top-p, top-k e limites de tokens.

Essa distinção é importante: enquanto pesos e vieses definem o que o modelo sabe, os hiperparâmetros controlam como esse conhecimento é usado — especialmente na geração de texto.

Por que entender parâmetros importa para quem roda IA local

Se você executa modelos localmente, ajustar hiperparâmetros é a forma mais direta de equilibrar qualidade, criatividade e custo computacional. Algumas razões práticas:

• Controle de criatividade vs. determinismo: parâmetros como temperatura e top-p/top-k definem quão aleatórias e diversificadas são as respostas.
• Economia de recursos: limitar o número máximo de tokens e usar quantização reduz uso de VRAM/CPU sem sacrificar muito a utilidade.
• Manutenção de contexto: a janela de contexto define o quanto de conversa ou documento o modelo pode manter coerente — crítico em agentes conversacionais e fluxos longos.
• Evitar repetições e alucinações: penalidades de frequência/presença e técnicas de prompting reduzem texto redundante e tendencioso.

Parâmetros de inferência que você precisa conhecer (e como usá-los)

1) Temperatura

• O que faz: ajusta aleatoriedade na escolha do próximo token.
• Valor típico: 0.0–1.0 para respostas previsíveis; 0.7–1.2 para criatividade; acima de 1.5 tende a gerar incoerências.
• Quando usar: para sumarizadores legais ou financeiros use 0.0–0.3; para brainstorming use 0.8–1.0.

2) Top-p (amostragem por núcleo)

• O que faz: seleciona do menor conjunto de tokens cuja probabilidade cumulativa atinge p.
• Valor típico: 0.8–0.95 para equilíbrio entre diversidade e coerência.
• Por que é útil: mais controlado que temperatura isoladamente; bom para criar variações sem perder sentido.

3) Top-k

• O que faz: limita o conjunto de tokens candidatos aos k mais prováveis.
• Valor típico: k = 40–100 para respostas variadas; k pequeno para respostas determinísticas.

4) Número máximo de tokens

• O que faz: define limites de comprimento de saída e portanto custo de inferência.
• Estratégia: comece com limites baixos e aumente conforme necessidade; em geração de código ou documentos longos prefira janelas maiores.

5) Penalidade de frequência / penalidade de presença

• O que fazem: desencorajam repetições e reduzem reutilização de tokens já usados.
• Quando usar: úteis em respostas longas que tendem a repetir frases ou termos.

6) Sequências de parada

• O que fazem: definem tokens que interrompem a geração.
• Por que usar: controla formato e evita saídas muito longas desnecessárias.

Parâmetros de treinamento importantes (para quem faz fine-tuning)

• Taxa de aprendizado: controla a velocidade de atualização de pesos. Muito alta pode degradar conhecimento prévio; muito baixa torna o treinamento lento.
• Número de camadas e tamanho: aumentar capacidade melhora desempenho, mas eleva risco de overfitting e custo computacional.
• Janela de contexto: definir janelas compatíveis com o uso pretendido evita perda de coerência em inferência.
• Estratégias de ajuste fino: técnicas como LoRA e PEFT permitem adaptar grandes modelos com menos recursos.

Dicas práticas para otimizar saída em ambientes locais

• Versione prompts e parâmetros: salve combinações que funcionam bem para cada tarefa.
• Prefira prompts estruturados: inclua instruções claras, exemplos e formato de saída exigido.
• Use penalidades com moderação: valores muito altos degradam fluidez.
• Quantize com cuidado: 8-bit e 4-bit reduzem memória, mas avalie impacto na qualidade.
• Combine estratégias: prompting, inferência controlada e pós-processamento criam pipelines mais robustos.

Contexto editorial: por que os parâmetros importam para a Internet Morta

Em nossa cobertura anterior sobre a Teoria da Internet Morta, discutimos como a saturação de conteúdo gerado por IAs pode transformar métricas e engajamento. Ajustar parâmetros é uma forma de diferenciação: produtores que dominam essas configurações conseguem criar saídas com voz e imprevisibilidade controlada. Além disso, configurações responsáveis como limites de geração, verificação de fatos e marca d'água digital ajudam a mitigar a avalanche de conteúdo sintético que preocupa veículos como BBC News Brasil e Exame.

Fontes e leituras recomendadas

• IBM Think — O que são parâmetros do LLM?
• Relatórios jornalísticos e análises sobre conteúdo gerado por IA em BBC News Brasil e Exame.
• Pesquisas acadêmicas sobre temperature sampling e top-p nucleus sampling.
• Ferramentas de ajuste fino e quantização como LoRA e bibliotecas transformers.

Conclusão: domando a máquina sem perder a humanidade

Parâmetros do LLM não são apenas números técnicos; são alavancas que moldam comportamento, voz e segurança. Para quem roda IA localmente, dominar temperatura, top-p/top-k, penalidades e limites de token é o primeiro passo para produzir saídas mais úteis, previsíveis e econômicas. Para quem publica na web, essas escolhas têm implicações éticas e práticas.

No fim, em um ambiente digital que corre o risco de se transformar numa Internet Morta, a combinação de boa engenharia de parâmetros, curadoria humana e mecanismos de prova de autenticidade será decisiva. A web não está morrendo — ela está se transformando — e compreender esses controles técnicos é a melhor maneira de garantir que nossa voz continue distinta e confiável.

Comentários, exemplos de prompts e testes práticos serão bem-vindos. Se quiser, posso criar um checklist passo-a-passo para ajustar parâmetros em modelos locais específicos.