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Do Zero aos Pesos: como nasce uma IA de fronteira
Hoje, 4 de outubro de 2026, publico uma edição especial do BRIEFING do Mundo da IA: um infográfico de 19 slides com o ciclo completo de treinamento de uma LLM, das primeiras decisões de compute à liberação dos pesos.
O que a pesquisa deixa claro: o maior esforço está em dados e infraestrutura, não na arquitetura. O Llama 3 405B, por exemplo, foi treinado com 15,6 trilhões de tokens em mais de 16 mil GPUs H100.
Outro ponto central: o pré-treinamento dá o conhecimento, o pós-treinamento dá o comportamento e a avaliação decide se o modelo segue em frente ou volta para ajustes.
As 8 fases:
- Planejamento e compute: leis de escala definem modelo, tokens e orçamento de FLOPs.
- Dados: coleta, limpeza, deduplicação, mistura e tokenização.
- Arquitetura e experimentos pequenos: Transformer, RoPE, GQA, MoE.
- Pré-treinamento: prever o próximo token, com milhares de aceleradores e checkpoints.
- Pós-treinamento: SFT, RLHF, DPO e RL com recompensas verificáveis.
- Segurança e avaliação: benchmarks, red teaming e limiares de risco.
- Otimização para entrega: quantização, destilação e inferência.
- Liberação dos pesos: decisão de risco, model card, licença e distribuição.
Em cada slide detalho insumos, outputs, objetivo, porquê e importância da etapa. Também há o diagrama de sequência do workflow, a tabela de técnicas, o glossário e 41 referências.
💡 Meu recorte de GRC: cada fase é um ponto de controle. Origem e licença dos dados, evidências de avaliação, decisão de liberar e rastreabilidade de versões sustentam uma IA confiável e auditável.
Laboratórios fechados raramente liberam pesos: o fluxo vale para ambos, e só a fase 8 muda.
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