Parâmetros da inteligência artificial e como eles moldam os modelos

Informatec Digital » Recursos » Parâmetros de inteligência artificial e como eles moldam modelos

A inteligência artificial moderna é construída sobre parâmetros : números invisíveis que determinam o que um modelo vê, entende e como reage. Quando se ouve falar de "um modelo com milhões ou bilhões de parâmetros", o que realmente está sendo discutido é o tamanho do cérebro matemático por trás de ferramentas como ChatGPT, Gemini ou qualquer outra IA avançada.

Embora possa parecer técnico, entender o que são parâmetros e outros conceitos básicos de IA (pesos, redes neurais, treinamento, instruções, modelos abertos ou fechados…) é fundamental para saber o que você realmente pode esperar dessas tecnologias, como usá-las em sua empresa e por que algumas soluções funcionam melhor do que outras em marketing digital , negócios ou análise de dados.

O que é exatamente inteligência artificial?

Quando falamos de IA, estamos nos referindo a sistemas capazes de executar tarefas que associamos à inteligência humana : aprender com a experiência, detectar padrões, tomar decisões, resolver problemas e se comunicar em linguagem natural. Não estamos tentando replicar a consciência, mas sim construir ferramentas que automatizem e aprimorem processos complexos em áreas como indústria, medicina, marketing digital e entretenimento.

Muitas técnicas se enquadram no conceito de IA: sistemas baseados em regras, aprendizado de máquina, redes neurais e modelos fundamentais como os grandes modelos de linguagem (LLMs), que impulsionaram a revolução atual. Todas elas compartilham uma ideia central: usar dados para viabilizar o aprendizado de máquina em vez de programar tudo manualmente.

Aprendizado de máquina e redes neurais: a base dos parâmetros

Aprendizado de máquina é o ramo da IA ​​que permite que as máquinas aprendam com dados em vez de seguirem instruções rígidas. Em vez de dizer a um programa "se A acontecer, faça B", fornecemos exemplos rotulados e o algoritmo descobre por si só a relação entre entrada e saída.

No campo da aprendizagem de máquina, as redes neurais são a família de modelos que (de forma muito simplificada) imitam o cérebro humano . Elas são compostas por camadas de neurônios artificiais interconectados. Cada conexão possui um número associado, um peso, que indica a influência que um neurônio exerce sobre o seguinte.

Em uma rede neural típica, os neurônios são organizados em camadas : uma camada de entrada que recebe os dados, várias camadas ocultas que transformam essa informação em etapas intermediárias e uma camada de saída que produz o resultado (por exemplo, uma categoria de imagem, um texto em outro idioma ou o preço estimado de uma casa).

Durante o treinamento, esses neurônios realizam combinações lineares dos dados de entrada multiplicados por pesos, adicionam vieses e aplicam funções de ativação como sigmoide, tanh, ReLU ou softmax. A função de ativação introduz não linearidade , o que permite a modelagem de padrões complexos e não apenas relações diretas como "se X aumenta, Y aumenta".

O que são parâmetros em inteligência artificial?

Em uma rede neural, os parâmetros são os valores numéricos que o modelo ajusta durante o treinamento . Eles incluem principalmente os pesos das conexões entre os neurônios e os vieses de cada neurônio . Juntos, eles formam enormes matrizes e vetores que codificam o que o modelo aprendeu.

Na prática, os pesos determinam o quanto a saída de um neurônio influencia o próximo . Se o peso for alto, o sinal é transmitido fortemente; se for baixo ou próximo de zero, quase nenhuma informação é transmitida. Os vieses adicionam um termo extra que proporciona flexibilidade, permitindo que um neurônio dispare mesmo que a soma ponderada das entradas não seja suficiente.

Se imaginarmos uma rede neural que prevê o preço de uma casa, seus parâmetros aprendem a importância relativa da metragem quadrada, do ano de construção, da localização e da qualidade da vizinhança . Nas camadas iniciais, variáveis ​​simples (por exemplo, área e número de cômodos) são combinadas para gerar conceitos intermediários como "espaço habitável". Em camadas posteriores, o modelo pode combinar localização e qualidade das escolas para aproximar algo como "desejabilidade da vizinhança".

Toda essa "compreensão" do mundo nada mais é do que números em matrizes . O modelo não sabe realmente o que é uma vizinhança agradável; ele apenas detecta padrões nos dados de treinamento e aprende correlações que depois reutiliza para novas previsões.

Como treinar os parâmetros de uma IA

O treinamento é o processo pelo qual a rede neural ajusta seus parâmetros para minimizar o erro entre suas previsões e os valores reais. Isso é feito iterativamente: muitos exemplos são mostrados, o erro é calculado e os pesos são ajustados ligeiramente na direção correta usando algoritmos de otimização, como o gradiente descendente.

Em cada etapa, o modelo realiza a propagação direta : recebe as entradas, multiplica-as pelos pesos, adiciona vieses, aplica funções de ativação e produz uma saída. Em seguida, usando a retropropagação , calcula como deve modificar cada peso para que, na próxima vez, se aproxime mais do valor correto.

O resultado após muitas iterações é um conjunto de pesos e vieses que capturam padrões estáveis ​​nos dados . Quanto mais dados houver, maior será sua qualidade e melhor a arquitetura, mais confiáveis ​​serão esses parâmetros ao generalizar para novos casos.

Em modelos generativos de grande escala, esse treinamento inicial em larga escala produz o que é conhecido como modelos fundamentais : cérebros pré-treinados com uma enorme quantidade de texto, código, imagens ou áudio, capazes de resolver múltiplas tarefas com pequenos ajustes adicionais.

Modelos fundacionais, abertos e fechados

Os modelos fundamentais são redes neurais gigantes pré-treinadas em conjuntos de dados massivos para adquirir uma compreensão geral da linguagem, imagens ou do mundo. Exemplos claros na área de modelos de linguagem são GPT, Llama, Mistral e DeepSeek.

Esses modelos podem ser ajustados : em vez de serem treinados do zero, eles partem de parâmetros já aprendidos e os especializam usando um conjunto de dados específico (por exemplo, textos jurídicos, documentação interna da empresa ou chats de suporte ao cliente). É como pegar um clínico geral e treiná-lo para ser um especialista: a base já está lá; você só precisa aprimorá-la em uma área específica.

Dependendo do acesso a esses parâmetros, distinguimos entre modelos abertos e modelos fechados :

• Modelo de código abertoIsso torna o código, e frequentemente os pesos treinados, disponíveis para a comunidade. Qualquer pessoa pode auditar, modificar, adaptar ou implantar o modelo em seus próprios sistemas, sujeito à licença.
• Modelo fechadoO modelo mantém o código e os pesos como propriedade privada. O acesso é feito por meio de uma API ou serviço online. O usuário não pode ver o funcionamento interno do modelo nem alterar seus parâmetros básicos.

Essa diferença tem implicações técnicas, legais e éticas. Os modelos abertos promovem transparência, auditoria e personalização , enquanto os modelos fechados normalmente oferecem maior suporte comercial e, às vezes, melhor desempenho graças a infraestruturas altamente otimizadas e dados de treinamento não públicos.

Parâmetros, tokens e prompts: como “conversamos” com a IA

Quando interagimos com um modelo de linguagem, fazemos isso por meio de um estímulo, que é simplesmente o texto de entrada (a pergunta, instrução ou contexto que fornecemos). O modelo transforma esse texto em tokens , pequenas unidades (palavras, partes de palavras ou símbolos) que são os blocos de construção com os quais ele constrói seu entendimento interno.

Cada token é convertido em um vetor numérico e percorre dezenas de camadas de neurônios, sendo multiplicado pelos parâmetros do modelo a cada passo. Finalmente, a rede calcula a probabilidade de cada token possível ser a próxima palavra e escolhe um. Ao repetir esse processo token por token, ela gera respostas completas.

A engenharia de estímulos é a arte de formular estímulos da melhor maneira para guiar o modelo em direção ao resultado desejado. Ela não altera os parâmetros internos, mas sim a forma como eles são usados, já que a mesma rede pode ativar diferentes "caminhos" dependendo do contexto fornecido.

Na prática, pequenas alterações no enunciado podem fazer com que a IA utilize melhor o que já sabe , melhore o tom, reduza erros ou se ajuste ao estilo que precisamos (mais conciso, mais didático, mais formal, etc.).

Alucinações: quando os parâmetros criam coisas.

Um dos efeitos colaterais desses modelos é a alucinação : a IA gera respostas que soam plausíveis, mas não correspondem à realidade. Isso acontece porque o modelo prevê o próximo token que estatisticamente melhor se encaixa no contexto, e não porque consulta um banco de dados verificado.

Se durante o treinamento você perceber padrões obscuros, dados contraditórios ou informações insuficientes sobre um tópico, seus parâmetros podem levá-lo a "preencher as lacunas " de forma criativa. Às vezes você está certo, às vezes errado, mas o tom geralmente é igualmente confiante, o que pode resultar na apresentação de informações incorretas com grande convicção.

Portanto, em aplicações sensíveis (saúde, finanças, decisões jurídicas…), é crucial combinar IA com verificação humana, fontes verificadas ou sistemas de verificação adicionais que limitem as consequências dessas alucinações.

Principais características da inteligência artificial atual

Para além dos detalhes matemáticos dos parâmetros, as IAs modernas partilham uma série de características que explicam a sua utilidade em ambientes do mundo real, como empresas ou marketing digital.

Em primeiro lugar, destaca-se a aprendizagem contínua de máquina . Muitos sistemas são capazes de incorporar novos dados para refinar seus modelos (seja por meio de retreinamento periódico ou através de técnicas de aprendizagem online), permitindo que se adaptem às mudanças no mercado, no comportamento do usuário ou nas tendências.

O processamento de linguagem natural (PLN) também é fundamental . Graças a ele, a IA consegue interpretar e gerar textos coerentes, compreender nuances, analisar sentimentos nas redes sociais e manter conversas cada vez mais fluidas, tanto em chatbots quanto em assistentes de voz.

Outra característica fundamental é o reconhecimento de padrões em larga escala . Enquanto uma pessoa se perderia em milhões de linhas de dados, um modelo bem treinado detecta correlações sutis, tendências emergentes ou anomalias que podem indicar fraude, risco ou simplesmente novas oportunidades de negócios.

A tudo isso se soma a capacidade de tomar decisões de forma autônoma : recomendar produtos, ajustar lances de publicidade, aprovar ou não uma transação ou selecionar o melhor conteúdo para exibir a cada usuário em tempo real, sempre com base nos dados disponíveis e nos parâmetros aprendidos.

Tipos de inteligência artificial de acordo com suas capacidades

Para melhor compreender essa situação, os diferentes tipos de IA geralmente são distinguidos de acordo com seu poder e alcance . Nem todas as IAs são iguais, nem todas perseguem o mesmo objetivo.

Por um lado, existem IAs reativas , que respondem apenas com base na situação atual, sem memória ou contexto acumulado. São sistemas focados em uma tarefa muito específica, como certos programas clássicos de xadrez que analisam o tabuleiro naquele momento, mas não se lembram de partidas anteriores.

Indo um passo além, temos IAs com memória limitada , capazes de usar informações recentes para aprimorar decisões futuras. É aqui que se encaixam muitas aplicações modernas: carros autônomos que se lembram do que acabaram de ver, assistentes virtuais que consideram o histórico de conversas recentes e sistemas de recomendação que levam em conta suas interações recentes.

Em teoria, fala-se também de Inteligência Artificial Geral (IAG) , um sistema com capacidades cognitivas comparáveis ​​às de um ser humano, capaz de aprender qualquer tarefa intelectual e de se adaptar a uma ampla variedade de contextos. Até hoje, permanece um ideal, sem uma realidade plenamente implementada.

Por fim, existe o conceito de superinteligência artificial , que superaria as capacidades humanas em praticamente todas as áreas. Essa ideia suscita profundos debates éticos e filosóficos: controle, alinhamento com os valores humanos, impacto social e riscos potenciais.

Aprendizagem supervisionada e não supervisionada

Quando abordamos o lado prático do aprendizado de máquina, geralmente falamos de duas abordagens principais: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado , que determinam como a IA é treinada e o que ela faz com os dados.

Na aprendizagem supervisionada , cada exemplo no conjunto de treinamento vem com um rótulo ou resposta correta. O modelo aprende a mapear entradas para saídas: imagens para categorias, texto para sentimento, clientes para probabilidade de compra. É usado para previsão de churn, classificação de e-mails, sistemas de pontuação e modelos de precificação dinâmica.

Na aprendizagem não supervisionada , os dados não são rotulados. O objetivo é descobrir estruturas ocultas ou agrupamentos naturais : segmentação de clientes com base no comportamento, detecção de anomalias, agrupamento de produtos comprados juntos, etc. Aqui, a IA atua mais como uma exploradora do que como um oráculo.

Existem outras abordagens, como o aprendizado por reforço , em que um agente testa ações em um ambiente e recebe recompensas ou punições, aprendendo por tentativa e erro. É amplamente utilizado em robótica, jogos e problemas complexos de otimização.

Aplicações práticas da IA ​​em marketing e negócios

O verdadeiro impacto de todos esses conceitos torna-se evidente quando parâmetros bem definidos se traduzem em soluções concretas que melhoram os resultados. No marketing digital, a lista de aplicações continua a crescer.

Uma das mais visíveis é a segmentação avançada de público . A IA analisa enormes volumes de dados em tempo real (comportamento na web, histórico de compras, interação em redes sociais, dados demográficos, etc.) para criar segmentos muito mais precisos do que os típicos grupos básicos baseados em idade ou localização.

Outra área fundamental é a personalização de conteúdo e recomendações . Os sistemas de recomendação utilizam seus parâmetros para antecipar quais produtos, artigos ou vídeos têm maior probabilidade de interessar a cada usuário naquele momento, melhorando o engajamento e as conversões.

Na publicidade digital, a publicidade programática com inteligência artificial permite decidir em milissegundos onde, quando e para quem exibir um anúncio, ajustando automaticamente os lances e os criativos de acordo com o desempenho, algo impossível de gerenciar manualmente em grande escala.

Além disso, chatbots e assistentes virtuais baseados em modelos de linguagem natural tornaram-se a primeira linha de atendimento ao cliente em muitas empresas. Eles são capazes de resolver dúvidas comuns, orientar processos de compra ou encaminhar o problema para um atendente humano somente quando necessário, reduzindo o tempo de resposta e os custos.

Funções específicas dos principais chats de IA

Para ilustrar melhor essas ideias, é útil observar como diferentes serviços de IA aplicam esses conceitos internamente . Embora todos utilizem redes neurais e uma enorme quantidade de parâmetros, cada um prioriza funções diferentes.

O ChatGPT oferece pesquisa na internet, raciocínio lógico, análise de arquivos anexados (documentos, planilhas, código), operações matemáticas e programação. Sua versão gratuita permite interação por voz e criação limitada de imagens, recursos expandidos nas versões pagas, que também incluem geração de vídeo e modelos mais avançados.

O Gemini também combina busca online e raciocínio, com forte integração ao ecossistema do Google (Drive, Gmail, Docs, etc.). Ele aceita arquivos e fotos, gera imagens e executa código, comportando-se como um assistente intimamente ligado aos serviços da empresa, com melhorias adicionais nas versões pagas.

O Copilot , assistente da Microsoft, está integrado ao Windows e ao Microsoft 365, oferecendo um dos geradores de imagens mais poderosos em sua versão gratuita , além de acesso a modelos de linguagem avançados, pesquisa na web, análise de documentos e suporte por voz. É especialmente útil em ambientes corporativos.

O DeepSeek se destaca por sua abordagem aberta e pela possibilidade de baixar o modelo para uso local , um recurso muito atraente para quem prioriza a privacidade. Ele permite navegação na web, raciocínio profundo, análise de arquivos, programação e matemática, embora não gere imagens.

O Grok , integrado ao X (antigo Twitter), combina busca geral com acesso privilegiado ao conteúdo publicado na própria rede . Oferece um modo de busca avançada e geração de imagens com menos restrições, o que simultaneamente abre possibilidades criativas e controversas.

O Le Chat , desenvolvido pela Mistral, prioriza velocidade, privacidade e recursos robustos de análise de texto, incorporando um modo Canvas colaborativo para documentos, apresentações ou esboços de código . Ele também oferece suporte a agentes configuráveis ​​e geração de imagens, embora os resultados gráficos possam ser aprimorados.

Claude prioriza a qualidade da escrita, o raciocínio e a segurança, com múltiplos estilos de resposta configuráveis ​​e uma grande capacidade de lidar com documentos extensos. Ele não acessa a internet nem gera imagens, mas oferece uma análise de texto e dados altamente refinada e cuidadosa.

Pontos fortes e fracos dessas IAs

Todos esses serviços compartilham a mesma base: uma enorme quantidade de parâmetros treinados em conjuntos de dados massivos . No entanto, seu comportamento prático varia consideravelmente, e vale a pena entender seus prós e contras.

No caso do ChatGPT , seus pontos fortes residem na fluidez, naturalidade e versatilidade de suas respostas , bem como em um amplo ecossistema de usuários e recursos (GPTs personalizados, integração com serviços, etc.). Entre suas desvantagens, destacam-se a geração limitada de imagens na versão gratuita e o fato de que alguns modelos mais avançados só estão acessíveis mediante assinatura.

O Gemini se destaca pela sua integração com o Google e pela sua natureza multimodal (texto, imagem, áudio), mas, por vezes, as suas respostas podem ser mais curtas ou menos aprofundadas do que as de outras alternativas, dependendo do cenário.

O Copilot se destaca pela sua poderosa geração de imagens e boa integração com o ecossistema Windows e Office . No entanto, seu processamento de linguagem natural nem sempre é tão claro ou estruturado quanto o de outros modelos, e pode apresentar deficiências em explicações mais longas.

O DeepSeek ganhou reputação por oferecer muitos recursos em sua versão gratuita e por permitir execução local, com raciocínio sólido e respostas bem organizadas. Suas desvantagens são a falta de geração de imagens e preocupações com privacidade e restrições de conteúdo, visto que se trata de um projeto chinês sujeito a regulamentações específicas.

Grok se posiciona como uma IA com um tom descontraído, acesso ao conteúdo adulto e geração de imagens sem censura, o que alguns usuários consideram uma vantagem criativa. No entanto, tende a ser menos rigorosa e mais controversa , com respostas de qualidade variável e um contexto de uso atrelado à própria plataforma de conteúdo adulto.

O Le Chat oferece rapidez, boa versatilidade funcional e uma abordagem europeia à privacidade, com respostas baseadas em fontes cuidadosamente selecionadas. Atualmente, ainda está em versão beta e alguns aspectos de sua interface móvel e sistema de imagens ainda precisam de aprimoramento.

Por fim, Claude se destaca por seu estilo refinado, opções de design configuráveis ​​e um notável equilíbrio entre clareza, concisão e profundidade , apresentando menos problemas do que outros modelos em certas áreas. Sua principal desvantagem é a incapacidade de navegar ou gerar imagens, o que o coloca um pouco em desvantagem em cenários onde atualizações constantes são essenciais.

Como essas IAs respondem a diferentes tipos de perguntas?

Ao comparar esses modelos com as mesmas perguntas, fica claro como seus parâmetros e design influenciam o tipo de resposta . Diante de perguntas informativas simples (por exemplo, o que é um determinado meio de comunicação), a maioria fornece respostas corretas, embora algumas possam apresentar alucinações ocasionais (como observado em certos casos com o DeepSeek).

Ao perguntar sobre pessoas pouco conhecidas , surgem diferenças marcantes: alguns modelos, como certas versões do ChatGPT, tendem a fornecer muitos detalhes com base em rastreamento da web, enquanto outros optam por se concentrar no perfil profissional e limitar as informações pessoais.

Em comparações de produtos complexos (como dois modelos recentes de celulares), alguns serviços se destacam com tabelas de especificações e análises estruturadas , enquanto outros oferecem resumos mais genéricos ou até mesmo encontram problemas técnicos ao tentar obter dados atualizados.

Quando o desafio é resolver problemas de lógica como o clássico enigma de Monty Hall , os modelos com modos de raciocínio ativados geralmente têm sucesso, embora o estilo mude: de explicações altamente elaboradas (como Grok ou Copilot) para versões mais esquemáticas e concisas (como certas respostas do ChatGPT).

Em questões com forte carga política ou ideológica , o peso da política interna e dos dados de treinamento é muito evidente: alguns modelos entram em mais detalhes e citam fatos controversos, enquanto outros preferem respostas neutras, assépticas ou muito resumidas, embora todos sejam sustentados pelos mesmos princípios de previsão baseados em parâmetros.

Funcionalidades avançadas de IA: adaptabilidade, criatividade e colaboração.

Além de suas funções voltadas para o usuário, as IAs modernas possuem características internas que as tornam particularmente poderosas . Uma das mais relevantes é a adaptabilidade : a capacidade de se ajustar a contextos em constante mudança, aprender novas habilidades e refinar seu comportamento com dados recentes ou feedback do usuário.

Podemos também falar de um certo tipo de criatividade algorítmica . Embora não seja criatividade humana, os modelos generativos combinam padrões existentes para produzir textos, imagens, músicas ou designs originais, o que auxilia na geração de ideias de conteúdo, na prototipagem rápida ou na criação de campanhas de marketing mais inovadoras.

No núcleo técnico encontramos o aprendizado profundo , que usa redes neurais multicamadas para simular, de forma muito abstrata, o funcionamento do cérebro humano, melhorando a capacidade de reconhecer padrões complexos em imagens, áudio ou longas sequências de texto.

Outra linha de progresso é o reconhecimento de emoções e a análise de tom , que permite que certos sistemas interpretem, pelo menos parcialmente, as nuances emocionais de uma mensagem, adaptando sua resposta para serem mais empáticas ou apropriadas em contextos de atendimento ao cliente ou suporte psicológico leve.

Finalmente, as arquiteturas modernas favorecem a colaboração entre máquinas : diferentes modelos ou agentes especializados podem trabalhar juntos, compartilhar informações e dividir tarefas (um analisa os dados, outro redige o relatório, outro gera os gráficos), aumentando a eficiência geral do sistema.

Por que as métricas são importantes para empresas e marketing?

Em última análise, tudo o que foi mencionado acima se baseia no mesmo princípio: parâmetros bem treinados em grande escala . Quanto mais parâmetros e quanto melhor treinados eles forem, maior será a capacidade do modelo de compreender nuances e fornecer respostas úteis… mas isso também exige mais recursos e sua implementação se torna mais complexa.

Para uma empresa, isso se traduz em decisões sobre o tipo de modelo a ser utilizado : um modelo gigantesco hospedado na nuvem, com custo variável, mas com capacidades espetaculares; um modelo de tamanho médio especializado em tarefas específicas; ou vários modelos pequenos e mais eficientes, ajustados com precisão a processos muito específicos (por exemplo, sistemas ERP e controle de estoque , classificação de chamados de suporte ou previsão de rotatividade de clientes).

Isso também tem impacto em aspectos como a privacidade de dados : executar um modelo com muitos parâmetros localmente (como alguns modelos abertos permitem) pode ser fundamental em setores regulamentados, enquanto depender de serviços fechados exige a avaliação de contratos de processamento de dados, jurisdições e conformidade regulatória.

Em marketing, entender que "mais parâmetros" nem sempre significa "melhor para tudo" ajuda a escolher a ferramenta certa para cada tarefa : um modelo de linguagem amplo para brainstorming de campanhas ou redação de textos publicitários, um modelo menor e mais rápido para classificar leads e, talvez, um modelo visionário para analisar imagens de produtos ou peças criativas.

Com esse mapa em mente — o que é IA, como os parâmetros funcionam, quais os tipos de modelos existentes e o que os principais serviços oferecem — fica muito mais fácil aproveitar a tecnologia, pedir coisas realistas a ela e detectar seus limites, usando a inteligência artificial como uma poderosa aliada em vez de tratá-la como uma caixa preta incompreensível.