Futuro das LLMs e GPTs: guia para iniciantes em modelos de linguagem era da IA

A inteligência artificial generativa está transformando a forma como trabalhamos, aprendemos e nos comunicamos. Boa parte dessa revolução vem dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e dos poderosos modelos GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Essas tecnologias estão por trás de assistentes virtuais, automações e chatbots, ferramentas que já fazem parte do nosso dia a dia. Considerando que elas continuam evoluindo, surge a pergunta: qual será o futuro das LLMs e GPTs?

Neste artigo, você vai entender o que são esses modelos, como funcionam e quais tendências estão moldando a próxima era da inteligência artificial (IA).

O que são LLMs (Large Language Models)

LLM é a sigla para Large Language Model ou Modelo de Linguagem de Grande Escala. Esses modelos são sistemas de IA capazes de entender e gerar linguagem natural, como textos, códigos e até conversas completas, de forma muito parecida com um ser humano.

Isso é possível porque um LLM é uma rede neural de grande porte, em que cada “neurônio” artificial é representado por um parâmetro. E os modelos mais modernos já ultrapassam centenas de bilhões deles. Esses parâmetros permitem que o LLM reconheça nuances, associe ideias e raciocine de forma contextual.

Por isso, os LLMs não são simples geradores de frases. Na verdade, eles são modelos de conhecimento e raciocínio capazes de:

• Interpretar contexto e responder perguntas com base nele;
• Traduzir, resumir e expandir informações em diferentes idiomas;
• Escrever códigos, resolver problemas e criar conteúdos originais;
• Adaptar o tom e o estilo da resposta conforme a intenção do usuário.

Como os LLMs são treinados

Os LLMs são treinados com grandes volumes de texto coletados da internet, como livros, artigos, sites, fóruns e até códigos de programação. O objetivo é fazer o modelo prever a próxima palavra de uma sequência, ou seja, o “próximo token”.

Após repetir esse processo bilhões de vezes, o modelo aprende padrões complexos de linguagem, como gramática, contexto, fatos e até raciocínio lógico. Esse treinamento é feito em supercomputadores com milhares de GPUs, que processam terabytes de dados durante várias semanas.

No entanto, esse é um processo caro e que consome muita energia, aumentando os custos financeiros e ambientais dessa operação. Por isso, apenas grandes empresas e instituições com alto poder computacional conseguem treinar modelos dessa escala do zero.

Agora, veja uma explicação mais técnica desse treinamento. 

O que acontece durante o treinamento dos LLMs

Durante essa fase, a rede neural ajusta seus bilhões de parâmetros para minimizar o erro em suas previsões. A arquitetura mais usada hoje nesse processo é a Transformer, que permite ao modelo analisar várias partes de um texto ao mesmo tempo, tornando-o mais rápido e inteligente.

O resultado disso é um “modelo de base” (base model), uma estrutura de conhecimento ampla, mas ainda não alinhada para seguir instruções ou interagir de forma segura.

Após essa etapa, o modelo passa pelo o que chamamos de ajuste fino (fine-tuning), no qual é treinado com milhares de exemplos de diálogos de alta qualidade, ou seja, por perguntas e respostas ideais.

Isso o ensina a seguir instruções, formatar respostas e se comportar de forma conversacional. Assim, ele se especializa em tarefas específicas, como atendimento ao cliente, programação ou geração de conteúdo. Esse processo é aprimorado por técnicas como:

• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): o modelo gera várias respostas para uma mesma pergunta e avaliadores humanos ranqueiam da melhor para a pior;
• Janelas de contexto maiores (context windows): os novos modelos conseguem processar muito mais texto de uma só vez, chegando a centenas de milhares de tokens, o que torna as conversas e análises de contexto muito mais ricas.

Veja também:

Modelos de IA: o que são, tipos, aplicações e como funcionam na prática

O que é o GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT é a sigla para Generative Pre-trained Transformer ou Transformador Pré-treinado Generativo. Ele é uma família de LLMs desenvolvida pela OpenAI, capaz de entender, gerar e raciocinar com linguagem natural.

Esses modelos transformam comandos de texto simples em respostas, códigos, resumos, imagens e até interações multimodais completas, que combinam texto, áudio e vídeo em tempo real.

A evolução do GPT

Desde o lançamento do GPT-1 em 2018, a OpenAI vem aprimorando suas versões, tornando os modelos mais rápidos, precisos e versáteis:

• GPT-2 (2019): gerava textos curtos e coerentes, permitindo experimentação ampla na comunidade de IA;
• GPT-3 (2020): com 175 bilhões de parâmetros, levou a IA generativa ao grande público e impressionou pela capacidade de produzir textos longos e consistentes;
• GPT-4 (2023): deu um salto em raciocínio lógico, interpretação de contexto e precisão;
• GPT-4 Turbo (2023): trouxe mais velocidade, custos menores e janelas de contexto maiores, possibilitando interações longas e fluidas;
• GPT-4o (2024): tornou-se o primeiro modelo multimodal completo, capaz de compreender texto, imagem, áudio e vídeo simultaneamente;
• GPT-5 (2025): é a versão mais recente e avançada, projetada para atuar como um colaborador de IA em tarefas complexas, especialmente em programação, e automação.

Para entender melhor como ferramentas como o ChatGPT funcionam, assista à aula abaixo. Nesta aula, o professor Rodrigo Tadewald explica como esses modelos são criados, treinados e como você pode usá-los para desenvolver seu próprio assistente virtual.

Exemplo prático com Python 

Agora que você já entendeu o que é o GPT e como ele funciona, vamos ver como usá-lo na prática. O exemplo abaixo mostra como conectar o Python à API da OpenAI e gerar uma resposta com o GPT-5, o modelo mais recente da família GPT.

É exatamente o mesmo princípio usado no ChatGPT: você envia um prompt e o modelo devolve uma resposta.

# 1. Importa a biblioteca oficial da OpenAI (nova versão)
from openai import OpenAI

# 2. Cria o cliente com sua chave da API
client = OpenAI(api_key="sua-chave-api")

# 3. Define a conversa (prompt)
messages = [
    {"role": "system", "content": "Você é um assistente especializado em inteligência artificial."},
    {"role": "user", "content": "Explique o que é um LLM e como ele funciona."}
]

# 4. Faz a chamada para o modelo GPT-5
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-turbo",  # Modelo mais recente da família GPT
    messages=messages,
    max_tokens=150,  # Limita o tamanho da resposta
    temperature=0.7  # Controla a criatividade da saída
)

# 5. Exibe a resposta do modelo
print(response.choices[0].message.content.strip())

# 1. Importa a biblioteca oficial da OpenAI (nova versão)
from openai import OpenAI

# 2. Cria o cliente com sua chave da API
client = OpenAI(api_key="sua-chave-api")

# 3. Define a conversa (prompt)
messages = [
    {"role": "system", "content": "Você é um assistente especializado em inteligência artificial."},
    {"role": "user", "content": "Explique o que é um LLM e como ele funciona."}
]

# 4. Faz a chamada para o modelo GPT-5
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-turbo",  # Modelo mais recente da família GPT
    messages=messages,
    max_tokens=150,  # Limita o tamanho da resposta
    temperature=0.7  # Controla a criatividade da saída
)

# 5. Exibe a resposta do modelo
print(response.choices[0].message.content.strip())

Entenda o que diz o código

• from openai import OpenAI: usa a nova biblioteca oficial (substitui o antigo import openai);
• client = OpenAI(...): cria o cliente para autenticar e enviar requisições à API;
• model="gpt-5-turbo": indica o modelo mais recente, rápido e econômico da família GPT;
• messages=[...]: estrutura de conversa usada no endpoint chat.completions, onde você define o papel de cada mensagem (system, user, assistant);
• temperature: ajusta o nível de criatividade da resposta (valores mais baixos tornam o texto mais objetivo).

Importante

Desde 2024, a OpenAI substituiu o antigo endpoint text-davinci-003 pelo formato chat.completions, utilizado por todos os modelos mais recentes, como GPT-4 Turbo, GPT-4o e GPT-5. Se você encontrar códigos antigos com completion.create(), só precisa atualizá-los para o padrão acima.

Aplicações práticas de LLMs e GPTs

Antes de pensar no futuro das LLMs e GPTs, é importante lembrar o quanto essas tecnologias já estão transformando o presente. Veja como elas vêm sendo aplicadas e como estão mudando a forma como trabalhamos, aprendemos e criamos. 

Chatbots e assistentes virtuais

Os chatbots baseados em GPT entendem contexto, intenção e tom, respondendo de forma natural e personalizada, o que torna as interações muito mais humanas.

Várias empresas já usam esses modelos para criar assistentes virtuais de atendimento, SACs inteligentes e até assistentes de voz integrados a aplicativos e dispositivos.

Criação de conteúdo e geração de texto

Com os prompts certos, os modelos GPT podem gerar textos, roteiros, e-mails e artigos completos. Eles também ajudam profissionais a planejar ideias, revisar conteúdos e reformular textos de forma mais clara e objetiva, o que economiza tempo e aumenta a produtividade.

Resumo e análise de dados

Os LLMs podem ler e resumir documentos longos, como relatórios corporativos, artigos científicos ou contratos jurídicos. Eles também extraem insights de grandes volumes de informação, transformando dados complexos em resumos claros, tabelas e gráficos.

Geração e explicação de código

Os GPTs mais recentes funcionam como assistentes de programação. Eles podem escrever funções em Python, JavaScript, SQL e outras linguagens, além de explicar trechos de código e sugerir correções automáticas. 

Leia também:

Como criar uma IA com Python: guia prático com LangChain e OpenAI

Educação e aprendizado personalizado

Na educação, os LLMs funcionam como tutores inteligentes, capazes de explicar conceitos, corrigir exercícios e adaptar o conteúdo ao nível do aluno. Eles também ajudam professores e instrutores a criar materiais didáticos, quizzes e avaliações automáticas.

Saúde e pesquisa científica

Na saúde, os modelos GPT são usados para analisar registros médicos, gerar relatórios clínicos e oferecer triagem automatizada em locais com poucos recursos. Já na pesquisa científica, eles resumem e traduzem artigos.

Negócios e automação corporativa

Empresas de diversos setores têm usado LLMs para automatizar fluxos de trabalho, gerar relatórios personalizados, analisar feedbacks de clientes e apoiar decisões estratégicas. Esses modelos também podem ser integrados a CRMs, ERPs e sistemas internos via API, criando um ecossistema de automação inteligente e produtivo.

Tradução e adaptação de idiomas

Os modelos multimodais da OpenAI, como o GPT-4o e o GPT-5, conseguem traduzir textos e áudios em tempo real, mantendo nuances culturais e de tom. Por isso, eles são considerados aliados de equipes globais e empresas que lidam com diferentes idiomas no dia a dia.

Para conhecer outras aplicações práticas de LLMs multimodais, assista ao vídeo abaixo:

O futuro das LLMs e GPTs

O futuro das LLMs e GPTs já está sendo construído agora. Estamos caminhando para uma era em que essas tecnologias serão mais personalizadas, multimodais e integradas a tudo o que fazemos.

Confira as principais tendências que vão moldar a próxima geração da IA: 

Qualidade, precisão e compreensão profunda

As novas gerações de modelos terão uma compreensão semântica muito mais refinada, capazes de interpretar nuances culturais, tons emocionais e contextos complexos. Isso permitirá respostas mais empáticas e humanas.

Esses avanços serão impulsionados por novas arquiteturas e técnicas de aprendizado contínuo, que permitem aos modelos se aprimorarem em tempo real com base nas interações dos usuários.

Interatividade e personalização

Os LLMs do futuro funcionarão como assistentes pessoais de IA, capazes de lembrar preferências, adaptar o tom da conversa e antecipar necessidades.

Com a personalização em tempo real, esses sistemas aprenderão com o feedback do usuário, ajustando linguagem, nível de detalhe e até referências culturais durante a conversa.

Multimodalidade

A era da IA multimodal começou com o GPT-4o e tende a se expandir rapidamente. Os próximos modelos conseguirão analisar texto, imagem, áudio e vídeo ao mesmo tempo, compreendendo o contexto de forma totalmente integrada.

Por exemplo, um modelo poderá analisar um relatório em PDF, interpretar um gráfico e explicar os dados por voz, tudo em uma única interação. Essa integração vai transformar áreas como educação, saúde, engenharia, atendimento e criação de conteúdo.

Ética, segurança e uso responsável

Com o avanço da IA, crescem também os desafios éticos e de segurança. As novas gerações de modelos estão sendo projetadas para reduzir vieses, proteger a privacidade e evitar respostas prejudiciais.

Por isso, as empresas estão investindo em mecanismos de auditoria e rastreabilidade de respostas, bem como em camadas de segurança baseadas em blockchain, para garantir transparência e confiança nos sistemas de IA.

Modelos personalizados e de código aberto

A democratização da IA também é uma tendência forte para os próximos anos. Modelos open source, como o Llama (Meta) e o Gemma (Google), estão permitindo que empresas e pesquisadores criem soluções personalizadas com custos menores e maior controle sobre os dados.

Além disso, muitas organizações já desenvolvem LLMs corporativos privados, treinados com dados internos, uma estratégia que equilibra personalização, segurança e propriedade intelectual.

Integração com IoT, Cloud e Blockchain

Os LLMs estarão conectados a plataformas em nuvem, dispositivos IoT e sistemas corporativos, automatizando desde casas inteligentes até operações industriais complexas.

A união entre IA, computação em nuvem e blockchain abrirá espaço para novas formas de colaboração segura, com rastreabilidade e transparência entre humanos e máquinas.

Leia também:

Futuro da inteligência artificial: do algoritmo tradicional aos agentes inteligentes

Desafios e considerações éticas

Apesar dos avanços impressionantes, o crescimento das LLMs e GPTs também traz novos desafios que precisam ser enfrentados com responsabilidade.
Veja a seguir os principais pontos que moldam a agenda ética da inteligência artificial hoje:

• Viés e justiça algorítmica: os LLMs aprendem a partir de dados humanos. Por isso também podem reproduzir ou amplificar vieses presentes nesses dados, o que pode gerar decisões injustas ou discriminatórias;
• Privacidade e segurança de dados: os LLMs podem lidar com informações sensíveis, como dados financeiros, relatórios médicos e comunicações internas. Isso exige camadas extras de segurança e políticas rígidas de acesso e anonimização;
• Sustentabilidade e impacto ambiental: treinar modelos de larga escala requer enorme poder computacional e alto consumo de energia elétrica. Isso levanta preocupações sobre a pegada de carbono da IA, especialmente em data centers que operam GPUs em larga escala;
• Alucinações e confiabilidade: mesmo os modelos mais avançados ainda podem gerar informações incorretas, incompletas ou inventadas, fenômeno conhecido como alucinação (hallucination). Esses erros comprometem a confiabilidade dos sistemas de IA, principalmente em áreas críticas, como saúde, direito e finanças.

Governança e IA responsável

O desenvolvimento ético da inteligência artificial depende de padrões e frameworks de governança que orientam boas práticas e garantem transparência no uso da tecnologia. 

Atualmente, o AI Act é uma referência no assunto. Criado pela União Europeia, esse regulamento entrou em vigor em 2024 e serve como referência para a criação de políticas e estruturas de governança da IA em diversos países.

Outro marco importante são os Princípios de IA da OCDE, o primeiro padrão intergovernamental voltado para o desenvolvimento de uma IA inovadora, confiável e alinhada a valores humanos e democráticos. 

Esses frameworks têm em comum o compromisso com pilares como transparência, auditabilidade, explicabilidade e benefício social inclusivo, buscando garantir que o avanço da IA aconteça sem comprometer valores éticos e sociais.

Veja também:

Ética na inteligência artificial: desafios, princípios e aplicações responsáveis

Prepare-se para o futuro das LLMs e GPTs

Entender os fundamentos dos LLMs e GPTs é o primeiro passo para criar soluções reais e se destacar entre os profissionais que estão construindo o futuro da tecnologia.

E você pode dar esse passo agora com a Formação Engenheiro de Agentes de IA, da Asimov Academy. Nela, você aprende na prática a criar seus próprios agentes inteligentes, integrando LLMs, automações e frameworks modernos. Tudo isso do zero e no seu ritmo.

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