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title: "LLM"
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datePublished: "2026-09-06T15:45:53-03:00"
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description: "LLM é o modelo de linguagem do ChatGPT, do Gemini e do Claude. Como funciona, como é treinado, os riscos e o que muda para empresas."
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# LLM

LLM é o modelo de linguagem do ChatGPT, do Gemini e do Claude. Como funciona, como é treinado, os riscos e o que muda para empresas.

![Verbete do glossário com o título O que é LLM, sigla de Large Language Model, definido como inteligência artificial treinada em enormes volumes de texto, e Lucas Ferraz, fundador da agência Lucas Ferraz SEO, no notebook.](https://lucasferrazseo.com/wp-content/uploads/2026/09/llm.webp)

## Resumo

Para quem vende serviço por orçamento, o LLM importa porque é ele que monta a resposta quando o cliente pede a um assistente a indicação de uma empresa. O dono confere o que o modelo sabe fazendo a mesma pergunta do cliente em uma conversa nova, pedindo a descrição da empresa pelo nome e repetindo o teste em outro dia e em mais de um assistente, para corrigir na fonte cada erro encontrado.

## Principais pontos

- Um LLM escreve a resposta prevendo, pedaço por pedaço, o trecho de texto mais provável, com uma rede neural do tipo Transformer apresentada por pesquisadores do Google em 2017;
- Um LLM é treinado em duas etapas, o pré-treino em um volume enorme de texto e o ajuste para seguir instruções, e o dono de uma empresa não participa de nenhuma delas;
- Um LLM pode afirmar com confiança um dado falso, a confabulação, um dos 12 riscos da IA generativa listados pelo NIST em 2024, ao lado do viés e da privacidade de dados;
- Um LLM não tem cadastro de empresas e descreve certo o negócio que tem informação precisa e consistente na web, enquanto o site vago abre espaço para a alucinação de IA;
- O LLM da inteligência artificial não tem relação com o LL.M. do Direito, o Master of Laws, uma pós-graduação para advogados que divide a mesma sigla na busca.

LLM, sigla de Large Language Model (modelo de linguagem de grande porte), é um tipo de inteligência artificial treinada em enormes volumes de texto para entender e gerar linguagem humana. No Direito, LL.M. é outra coisa, o Master of Laws, pós-graduação para advogados. O LLM da IA é o motor do ChatGPT, do Gemini e do Claude.

Para quem vende serviço por orçamento, o modelo de linguagem é a máquina que **monta a resposta quando o cliente pede a um assistente a indicação de uma empresa**, e o que ele diz sobre o negócio depende do texto que existe sobre esse negócio na web.

## Como funciona um LLM?

Um LLM funciona prevendo, pedaço por pedaço, o trecho de texto mais provável para continuar a resposta, com base nos padrões que aprendeu no treino. Ele **não consulta um banco de respostas prontas**: calcula probabilidades e escreve a resposta na hora, uma parte de cada vez, nesta sequência:

1. O texto da pergunta é quebrado em tokens, que são pedaços de palavra que o modelo converte em números;
2. Uma rede neural do tipo Transformer compara cada token (cada pedaço de palavra) com os outros da frase para entender o contexto, por um mecanismo chamado atenção;
3. O modelo calcula a probabilidade de cada pedaço possível vir em seguida e escolhe um deles;
4. O pedaço escolhido entra de volta no texto, e o ciclo se repete até a resposta ficar completa.

A arquitetura Transformer foi apresentada em 2017 por pesquisadores do Google no artigo [Attention Is All You Need](https://arxiv.org/abs/1706.03762), que propôs **uma rede baseada apenas em mecanismos de atenção**, sem as redes recorrentes usadas até então. É a base dos modelos de linguagem atuais, que fazem parte do [processamento de linguagem natural (PLN)](https://lucasferrazseo.com/glossario/pln-processamento-de-linguagem-natural/), a área da computação que ensina máquinas a entender e produzir texto. O “grande porte” do nome se refere aos parâmetros, os pesos internos que o treino ajusta, e ao volume de texto lido.

O modelo também tem um limite de leitura por conversa, a janela de contexto, que é a quantidade de tokens que ele considera de uma vez. Para o dono do negócio, a consequência do mecanismo é prática: o modelo repete **o padrão que aparece com mais frequência e coerência** nos textos sobre a empresa, então uma descrição igual no site, no Google Perfil da Empresa e nas avaliações tende a voltar igual na resposta.

## Como um LLM é treinado?

Um LLM é treinado em duas etapas: o **pré-treino**, em que lê um volume enorme de texto e aprende a prever o próximo token, e o **ajuste**, em que aprende a seguir instruções e a responder como assistente, com exemplos escritos e avaliados por pessoas. A segunda etapa inclui [a etapa de fine-tuning do modelo](https://lucasferrazseo.com/glossario/fine-tuning/), feita sobre o modelo já pré-treinado.

Quem treina os modelos de ponta são as empresas de tecnologia. Segundo o [AI Index 2026 da Universidade Stanford](https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report), **a indústria produziu mais de 90% dos modelos de fronteira de destaque em 2025**, e a adoção de IA chegou a 88% das organizações. O dono de uma clínica ou de um escritório não participa desse treino e não tem como pedir que o modelo aprenda o nome da empresa.

Depois de treinado, o modelo só conhece o que leu até a data de corte do treino. Para responder sobre um fato recente, assistentes como o ChatGPT, o Gemini e a Perplexity buscam páginas na web no momento da pergunta e montam a resposta com elas, pelo mecanismo de [geração aumentada por recuperação (RAG)](https://lucasferrazseo.com/glossario/rag-retrieval-augmented-generation/). É nessa busca que o site da empresa pode entrar como fonte.

## Para que serve um LLM?

Um LLM serve para tarefas de linguagem, em que a entrada e a saída são texto. Dentro de uma empresa de serviços, os usos costumam ser de rotina, e em todos eles a resposta pede revisão humana antes de chegar ao cliente:

- Responder perguntas e explicar um assunto em linguagem simples;
- Resumir um contrato, um laudo ou uma reunião longa;
- Redigir e revisar propostas, e-mails e textos para o site;
- Organizar e classificar as dúvidas que chegam pelo WhatsApp;
- Traduzir textos e escrever trechos de código.

Na auditoria, evito o termo técnico com o cliente e traduzo assim: **o modelo de linguagem é a máquina que monta a resposta quando o cliente pergunta a um assistente quem contratar**. É o uso do lado do cliente que mais pesa para quem vende por orçamento, porque o modelo escolhe poucos nomes e explica por que indicou cada um.

### Quais são as limitações e os riscos de um LLM?

As limitações e os riscos de um LLM nascem do próprio mecanismo, porque o modelo escreve o texto mais provável, que nem sempre é o verdadeiro. Em 2024, o [perfil de IA generativa do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST)](https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence) listou **12 riscos que a IA generativa cria ou agrava**, e três deles pesam no dia a dia de uma empresa de serviços:

- **Confabulação**, o nome técnico da alucinação: conteúdo falso afirmado com confiança, como um prazo, um preço ou um telefone que a empresa nunca informou;
- **Viés e homogeneização**: o modelo amplia padrões dos dados de treino, pode render menos em alguns idiomas e grupos e tende a uniformizar as respostas em torno das descrições mais comuns;
- **Privacidade de dados**: o treino usa grandes volumes de texto que podem incluir dados pessoais, e o modelo pode expor ou deduzir informação sensível sobre pessoas.

Para o dono do negócio, a confabulação pede uma regra simples de uso interno: **todo nome, número e prazo de um texto gerado pelo modelo é conferido antes de chegar ao cliente**, seja uma proposta, uma resposta no WhatsApp ou uma página do site. A conferência leva poucos minutos e evita que um valor inventado vire compromisso comercial.

A privacidade pede outro cuidado: **dado de paciente, de cliente ou de processo não deve ser colado em um assistente** sem conferir antes, nas configurações da conta, se o que é digitado pode ser usado para treinar o modelo. Em clínica, escritório de advocacia e contabilidade, esse cuidado vale para qualquer ferramenta de IA usada pela equipe.

Os modelos de raciocínio, que escrevem etapas intermediárias antes da resposta final pela técnica de [chain-of-thought, a cadeia de pensamento](https://lucasferrazseo.com/glossario/chain-of-thought/), foram pensados para melhorar respostas de cálculo e de lógica. O raciocínio também é texto previsto pelo modelo, então a confabulação continua possível e a revisão humana segue sendo a parte do trabalho que não se entrega ao assistente.

## Qual é a diferença entre IA e LLM?

A diferença entre IA e LLM é de escopo: **inteligência artificial é o campo inteiro**, e o LLM é um tipo específico de IA generativa, especializado em texto. Todo modelo de linguagem é IA, mas nem toda IA é um modelo de linguagem. A [inteligência artificial aplicada aos negócios](https://lucasferrazseo.com/glossario/inteligencia-artificial/) inclui também sistemas que reconhecem imagens ou recomendam produtos sem gerar uma palavra.

| Termo | O que é | Exemplo |
| --- | --- | --- |
| Inteligência artificial | Campo da computação que cria sistemas capazes de tarefas que pediriam raciocínio humano | Reconhecimento de rosto, recomendação de filmes, modelos de linguagem |
| IA generativa | Parte da IA que cria conteúdo novo, como texto, imagem ou áudio | Geradores de imagem, geradores de voz, modelos de linguagem |
| LLM | IA generativa treinada em texto para entender e gerar linguagem | GPT, Gemini, Claude, Llama |
| Assistente de IA | Aplicativo de conversa construído sobre um modelo de linguagem | ChatGPT, app do Gemini, Claude |

O ponto que decide o trabalho de quem quer ser citado está na última linha: **o cliente conversa com o assistente, e o assistente responde com o modelo de linguagem**, que lê páginas na web quando a pergunta pede informação atual. A empresa não precisa entender a arquitetura do modelo, mas precisa que as páginas lidas por ele digam com precisão o que ela faz e onde atende.

## O que o LLM muda para quem vende por orçamento?

O LLM muda o lugar onde o cliente decide. No estudo [How People Use ChatGPT, publicado pelo National Bureau of Economic Research (NBER) em setembro de 2025](https://www.nber.org/papers/w34255), **o ChatGPT chegou a cerca de 10% dos adultos do mundo em julho de 2025**, e orientação prática, busca de informação e escrita somaram quase 80% das conversas. Parte dessa busca de informação é a pergunta sobre quem contratar.

Um modelo de linguagem não tem cadastro de empresas. Ele monta a resposta com o que aprendeu no treino e com as páginas que encontra na hora, e por isso **descreve certo a empresa que tem informação precisa e consistente** na web e descreve mal, ou ignora, a que tem um site vago. Quando falta informação, o modelo pode preencher o vazio com um dado inventado com aparência de verdade, a [alucinação de IA sobre a empresa](https://lucasferrazseo.com/glossario/alucinacao-de-ia/).

> Nas medições que faço em rodadas, o que um modelo de linguagem recorta para montar a resposta é a página que responde à dúvida em texto direto. Um estudo próprio com quatro empresas brasileiras mostrou que a IA do Google trouxe sobretudo esse conteúdo que resolve uma pergunta.
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> [Lucas Ferraz](https://lucasferrazseo.com/autor-lucas-ferraz/), especialista em SEO

Para o dono do negócio, a regra prática é escrever para o modelo encontrar a resposta pronta: **serviço, público, cidade atendida, prazo e diferencial em frases diretas**, a mesma descrição nos perfis externos e páginas que respondem às perguntas reais do cliente. Parte do mercado chama essa preparação de [otimização para modelos de linguagem (LLMO)](https://lucasferrazseo.com/glossario/llmo/).

## Como conferir o que um LLM diz sobre a sua empresa?

Para conferir o que um LLM diz sobre a sua empresa, faça ao assistente a mesma pergunta que o cliente faria e compare a resposta com a realidade do negócio. O teste não exige ferramenta paga e leva poucos minutos, desde que siga esta ordem:

1. Abra uma conversa nova, de preferência em janela anônima, para o histórico da sua conta não influenciar a resposta;
2. Pergunte como o cliente pergunta, por exemplo “quem faz manutenção de ar-condicionado em Contagem”, e veja se a empresa aparece;
3. Peça ao assistente para descrever a empresa pelo nome e confira serviço, região, contato e horário;
4. Repita as duas perguntas em outro dia e em pelo menos dois assistentes, porque **a resposta do modelo varia de uma conversa para outra**;
5. Anote cada erro e corrija a fonte dele, que costuma ser o site, o Google Perfil da Empresa ou um perfil externo desatualizado.

O [teste de visibilidade em IA](https://lucasferrazseo.com/ferramentas/teste-de-visibilidade-em-ia/) do site organiza as perguntas desse diagnóstico. Vale conferir também se o robots.txt (o arquivo que diz aos robôs o que eles podem ler no site) libera os robôs das IAs, no [verificador de robots.txt para IA](https://lucasferrazseo.com/ferramentas/verificador-de-robots-txt-para-ia/).

Para saber como os assistentes descrevem o seu negócio hoje, peça a análise gratuita da Lucas Ferraz SEO, que inclui a checagem de presença na IA e é o ponto de partida do [trabalho de Generative Engine Optimization (GEO)](https://lucasferrazseo.com/servicos/generative-engine-optimization-geo/). A agência tem **198 avaliações no Google, com nota 5,0**, responde no mesmo dia útil e envia a proposta em até 48 horas.

## Perguntas frequentes sobre LLM

Na busca por LLM, a dúvida mais comum depois da definição é a sigla dividida com o Direito, e **o modelo de linguagem da inteligência artificial não tem relação com o LL.M.**, a pós-graduação para advogados. Custo, uso, modelos mais conhecidos e a diferença entre o LLM, o machine learning e o agente de IA completam as perguntas reais sobre o termo.

### Quais são as LLMs mais usadas?

As LLMs mais usadas em assistentes de conversa são o GPT (Generative Pre-trained Transformer), da OpenAI, base do ChatGPT; o Gemini, do Google; o Claude, da Anthropic; e o Llama, da Meta, distribuído com pesos abertos para empresas e desenvolvedores rodarem em servidor próprio. Cada assistente roda sobre o próprio modelo, e as versões mudam várias vezes por ano.

### Como usar LLM?

Para usar um LLM, basta abrir um assistente como o ChatGPT, o Gemini ou o Claude e escrever a pergunta ou a tarefa em linguagem comum. Quanto mais contexto a mensagem traz, como público, objetivo e formato, mais útil tende a ser a resposta. Empresas também acessam os modelos por API (a conexão direta entre sistemas), integrados aos próprios programas.

### Quanto custa um LLM?

Usar um LLM pode não custar nada, porque o ChatGPT, o Gemini e o Claude têm plano gratuito com limite de uso. Os planos pagos cobram mensalidade por mais uso e recursos extras, e o acesso por API, usado por empresas que integram o modelo a sistemas próprios, é cobrado pelo volume de tokens processados.

### Qual a diferença entre um LLM e uma pós-graduação?

Em inteligência artificial, LLM é um modelo de linguagem como o que roda no ChatGPT. Já o LL.M., no Direito, é o Master of Laws, uma pós-graduação para advogados, oferecida como especialização ou mestrado profissional. A sigla é a mesma, mas os dois termos não têm nenhuma relação entre si.

### Qual é a diferença entre machine learning e LLM?

A diferença entre machine learning e LLM é de abrangência. Machine learning, o aprendizado de máquina, é o método em que um sistema aprende padrões a partir de dados, e o LLM é uma aplicação desse método, treinada em texto para entender e gerar linguagem. Todo LLM usa machine learning, mas nem todo sistema de machine learning gera texto.

### Qual é a diferença entre um agente de IA e um LLM?

A diferença entre um agente de IA e um LLM é de função. O LLM é o modelo que entende e gera texto, e o agente de IA é um sistema construído sobre um modelo de linguagem que executa tarefas em etapas, como pesquisar na web, preencher um formulário ou marcar um horário, usando ferramentas externas para agir.