<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Machine Learning on Victor Laurance - Software Engineer</title><link>https://laurance.dev/tags/machine-learning/</link><description>Recent content in Machine Learning on Victor Laurance - Software Engineer</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Tue, 22 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://laurance.dev/tags/machine-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Como Funcionam as IAs Generativas (LLMs)</title><link>https://laurance.dev/blog/funcionamento-llms/</link><pubDate>Tue, 22 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://laurance.dev/blog/funcionamento-llms/</guid><description>&lt;p>Toda vez que alguém me pergunta &amp;ldquo;mas como o ChatGPT realmente funciona?&amp;rdquo;, eu esbarrava em duas respostas prontas: ou um &amp;ldquo;é mágica&amp;rdquo; disfarçado de explicação, ou um mergulho em matemática que me fazia perder a pessoa na segunda frase. Não precisa ser assim. Dá pra explicar direito, sem simplificar até virar mentira, e sem exigir que você saiba de cálculo. É isso que eu quero fazer aqui.&lt;/p>
&lt;h2 id="não-é-mágica-é-um-previsor-de-próxima-palavra-só-que-gigante">Não é mágica: é um previsor de próxima palavra, só que gigante&lt;/h2>
&lt;p>Na essência, um LLM (Large Language Model, &amp;ldquo;modelo de linguagem grande&amp;rdquo;) faz uma coisa só: dado um pedaço de texto, ele calcula qual é a palavra mais provável de vir a seguir. É o mesmo princípio do corretor do teclado do seu celular quando sugere a próxima palavra enquanto você digita, só que treinado com uma fração relevante de tudo que já foi escrito publicamente na internet, com bilhões de ajustes internos, em vez de umas poucas mensagens suas.&lt;/p></description></item></channel></rss>