--- title: Cinco termos essenciais da inteligência artificial para entender o funcionamento dos sistemas url: https://www.dataloco.com/pt-br/cinco-termos-essenciais-da-inteligencia-artificial-para-entender-o-funcionamento-dos-sistemas published: 2026-10-28T19:23:19+00:00 language: pt-br section: Dados source: https://habr.com/ru/articles/1099222/?utm_campaign=1099222&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss organizations: Habr AI publisher: Dataloco --- # Cinco termos essenciais da inteligência artificial para entender o funcionamento dos sistemas Pessoas que discutem inteligência artificial geralmente se dividem em dois grupos: aqueles que parecem decorar definições de manual e aqueles que ficam em choque ao ouvir termos como "LLM" ou "rede neural". Não é necessário se encaixar em nenhum dos dois tipos. Existem cinco termos essenciais para compreender de verdade, e não apenas decorar, para ficar à frente de quase qualquer interlocutor. Seja no trabalho na área de tecnologia, negócios, educação ou apenas por curiosidade sobre o desenvolvimento de novas tecnologias. O primeiro conceito a memorizar é de que os modelos de IA não leem palavras ou letras. Eles leem tokens. Imagine que você está lendo um livro, mas não por palavras, mas por pedaços. Às vezes o pedaço é uma palavra inteira, como "gato"; às vezes, um fragmento como "ne" ou "cia"; às vezes, um sinal de pontuação. Esse fragmento de texto é o token. Assim, a frase "I love pizza" é dividida em três tokens: "I", "love", "pizza". Quanto ao idioma inglês. Se você trabalhar com textos em russo, a quantidade de tokens usados pode ser de duas a quatro vezes maior. A razão é que os dicionários básicos de modelos de IA são criados principalmente com textos em inglês. Para o cirílico, muito menos espaço foi reservado no dicionário. Por esse motivo, os modelos montam palavras russas "por partes". Qualquer produto ou serviço baseado em ChatGPT, Claude ou Gemini conta tokens silenciosamente para você. Quanto mais tokens na sua mensagem, mais trabalho para o modelo. Quanto mais tokens na saída, mais caro fica o seu uso. Ao falar sobre a janela de contexto de um modelo (sobre o qual se falará mais adiante), refere-se exatamente ao número de tokens que ela consegue manter na memória ao mesmo tempo. Versões antigas de modelos tinham janela de contexto de 4.000 tokens; as novas têm mais de um milhão. Portanto, a IA às vezes "esquece" o início de um diálogo longo. Assim que o diálogo enche a janela de contexto, os tokens mais antigos são removidos. Pode-se fazer uma analogia com um computador que começa a ficar lento quando a memória RAM está cheia. Tokens são como átomos da linguagem da IA. Ao entender isso, você começará a entender por que alguns prompts funcionam melhor que outros, por que a IA esquece o contexto em chats longos e por que os preços da API são indicados por mil tokens. Quase todo mundo ouviu falar desse termo e sabe o que significa. Mas poucos sabem por que isso acontece, e isso é justamente o mais importante. O termo "alucinação" significa que a IA dá respostas incorretas ou inventadas com absoluta certeza e sem sombra de dúvida. Uma resposta errada apresentada como fato. Por exemplo, quando você pergunta à IA sobre um livro, ela fornece título, autor, ano de lançamento e resumo da trama, porém tudo isso é inventado. Tal livro não existe, mas a IA responde como se estivesse lendo informações da Wikipedia. A maioria das pessoas ignora que modelos de linguagem não são bancos de dados. Eles não buscam fatos, eles preveem o próximo token mais provável com base nos padrões aprendidos durante o treinamento. Por esse motivo, se a IA não souber a resposta para uma pergunta, ela não responderá "não sei". Ela gera algo que soa como a resposta correta, pois é exatamente isso que foi treinado para fazer. A perigo não está na IA errar. Qualquer ferramenta pode errar. O perigo está nos erros da IA com a mesma certeza com que dá respostas corretas. Portanto, nunca confie totalmente a IA em questões de veracidade de fatos, conselhos médicos, estatísticas, informações jurídicas e em todas as áreas onde erros podem trazer consequências desagradáveis. Quem entende a essência e as causas das alucinações não deixa de usar a IA, mas a usa com inteligência. Imagine que você está conversando com um interlocutor com memória muito estranha: ele lembra apenas os últimos minutos da conversa. Tudo o que foi antes foi apagado e desapareceu. Assim funciona a janela de contexto, o volume total de texto (medido em tokens) que o modelo vê e considera ao mesmo tempo. Isso inclui seus prompts, documentos carregados, histórico de chat e respostas da própria modelo. Como analogia, pode-se usar um quadro de recados. A janela de contexto é o tamanho do quadro. Se pode escrever o que quiser, mas quando acabar o espaço, será necessário apagar o antigo para escrever o novo. Agora, o mais curioso. Uma janela de contexto pequena (por exemplo, de 4.000 tokens) significa que a IA pode trabalhar apenas com algumas páginas de texto de uma vez. Se você carregar um documento mais longo, ele o lerá apenas em partes. Uma janela grande (por exemplo, de 200.000 tokens) permite carregar um livro inteiro e fazer perguntas sobre ele. Esse é o meu termo favorito para explicar, pois quem o memorizar uma vez nunca mais o esquecerá. Quando você pede à IA para escrever algo, tenha em mente que existe uma configuração chamada "temperatura". Dependendo dessa configuração, define-se o resultado que se obterá e quão aleatório ou previsível ele será. Com baixa temperatura (próxima a zero) a IA não arrisca. A cada vez ela prefere a palavra mais provável, a mais esperada. O texto de saída fica consistente, preciso e um pouco monótono. É como um colega que sempre envia o mesmo modelo de e-mail. Com alta temperatura (próxima a 1 e acima) a IA começa a arriscar. Ela escolhe palavras inesperadas, construções incomuns, ideias interessantes. Às vezes sai muito bem, mas nem sempre. Vamos a um exemplo. Peça à IA para completar a frase "O cachorro sentou na...". Com baixa temperatura nas configurações, provavelmente responderá "tapis" ou "chão". Lógico e previsível. Se a temperatura estiver alta, ele pode emitir: "dilema filosófico" ou "império ruindo terça-feira". Criativo, mas completamente inadequado para um documento jurídico. No caso de usar a IA para tarefas fáticas, programação, elaboração de resumo ou extração de informações, é necessária baixa temperatura. Nesse caso, exige-se precisão da IA, e não fantasia. ## This story in other languages - [Polski](https://www.dataloco.com/pl/piec-kluczowych-terminow-z-dziedziny-sztucznej-inteligencji-ktorych-warto-sie-nauczyc) - [Español](https://www.dataloco.com/es/cinco-terminos-clave-sobre-inteligencia-artificial-que-todo-usuario-debe-conocer)