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title: "Pré-treinamento"
source: "https://systems-analysis.info/int/Pr%C3%A9-treinamento"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Pré-treinamento"
language: "pt"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Portuguese"
revision_id: 6066
wiki_created_at: 2026-09-06T23:57:50Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:57:50Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:11:47Z
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# Pré-treinamento

**Pré-treinamento de modelos de linguagem grandes (LLMs)** — é uma etapa fundamental na criação de modelos de linguagem grandes modernos, que consiste em seu treinamento em enormes e diversos conjuntos de textos não rotulados. Esse processo permite que os modelos assimilem padrões linguísticos gerais, conhecimento sobre o mundo e conexões semânticas, formando o que é conhecido como **modelo fundamental** (foundation model), que pode ser posteriormente adaptado para resolver tarefas específicas.

## O que é pré-treinamento?

O pré-treinamento (pre-training) representa a fase inicial de treinamento, na qual um LLM é exposto a conjuntos de dados de texto em grande escala usando métodos de **aprendizagem autossupervisionada** (self-supervised learning). Isso significa que os sinais de treinamento (rótulos) são gerados a partir dos próprios dados, sem a necessidade de rotulagem manual por humanos.

A principal meta desta etapa é prever partes ocultas ou futuras do texto. Dependendo da arquitetura, duas tarefas principais são utilizadas:

- **Modelagem de linguagem causal (Causal Language Modeling, CLM):** O modelo aprende a prever a próxima palavra (token) em uma sequência com base em todas as anteriores. Essa abordagem é a base de modelos generativos, como o GPT.
- **Modelagem de linguagem mascarada (Masked Language Modeling, MLM):** O modelo aprende a restaurar palavras aleatoriamente "mascaradas" (ocultas) no texto, utilizando o contexto bidirecional ao redor delas (palavras à esquerda e à direita). Esse método é usado em modelos como o BERT.

Graças a essas tarefas, o modelo é forçado a aprender sintaxe, semântica e conhecimento factual sobre o mundo para fazer previsões bem-sucedidas.

## Dados para o pré-treinamento

A eficácia do pré-treinamento depende em grande parte da qualidade e diversidade dos dados de treinamento. As seguintes fontes principais são utilizadas:

- **Páginas da web:** Conjuntos de dados como Common Crawl e C4 fornecem uma ampla gama de tópicos, estilos e idiomas, representando um "instantâneo" da internet.
- **Livros:** Corpora como BookCorpus e The Pile fornecem textos estruturados e coesos, úteis para a compreensão de dependências de longo prazo e narrativas.
- **Dados de conversação:** Dados de fóruns (por exemplo, Reddit) e redes sociais, que ajudam os modelos a aprender a linguagem informal e os padrões de diálogo.
- **Dados especializados:** Artigos científicos (do arXiv), código de programação (do GitHub e The Stack) ou textos multilíngues para aprimorar capacidades específicas do modelo.

### Exemplos de distribuição de dados

Diferentes modelos utilizam diferentes proporções de fontes, o que afeta suas capacidades finais:

- **GPT-3 (175 bilhões de parâmetros):** 16% livros, 84% páginas da web.
- **PaLM (540 bilhões de parâmetros):** 5% livros, 14% páginas da web, 50% dados de conversação, 31% outros.
- **LLaMA (65 bilhões de parâmetros):** 5% livros, 2% páginas da web, 87% dados de conversação.

Essas distribuições mostram que a escolha dos dados é uma decisão estratégica que varia dependendo dos objetivos do modelo.

### Corpora frequentemente utilizados

| Corpus       | Tamanho | Fonte           | Última atualização |
|--------------|---------|-----------------|--------------------|
| BookCorpus   | 5GB     | Livros          | Dez-2015           |
| Gutenberg    | \-      | Livros          | Dez-2021           |
| C4           | 800GB   | Common Crawl    | Abr-2019           |
| CC-Stories-R | 31GB    | Common Crawl    | Set-2019           |
| CC-NEWS      | 78GB    | Common Crawl    | Fev-2019           |
| REALNEWS     | 120GB   | Common Crawl    | Abr-2019           |
| OpenWebText  | 38GB    | Links do Reddit | Mar-2023           |
| Pushshift.io | 2TB     | Links do Reddit | Mar-2023           |
| Wikipedia    | 21GB    | Wikipédia       | Mar-2023           |
| The Pile     | 800GB   | Outros          | Dez-2020           |
| ROOTS        | 1.6TB   | Outros          | Jun-2022           |

Conjuntos de dados frequentemente utilizados para o pré-treinamento de LLMs

## Técnicas de treinamento

O pré-treinamento de LLMs exige recursos computacionais significativos. Para gerenciar esse processo, as seguintes técnicas são aplicadas:

- **Treinamento distribuído:** Uso de múltiplas GPUs ou TPUs para processamento paralelo.
- **Precisão mista (Mixed Precision):** Uso de formatos numéricos com menor precisão (por exemplo, 16 bits em vez de 32 bits) para acelerar os cálculos e reduzir o uso de memória.
- **Checkpointing de gradiente (Gradient Checkpointing):** Técnica para economizar memória recalculando, em vez de armazenar, algumas ativações intermediárias.
- **Paralelismo de modelo (Model Parallelism):** Distribuição do próprio modelo por vários dispositivos.

O treinamento de um modelo como o GPT-3 pode levar vários meses em milhares de GPUs.

## Leis de escalonamento

Pesquisas, como o trabalho da OpenAI (Kaplan et al., 2020), mostraram que o desempenho dos modelos de linguagem melhora de forma previsível com o aumento de três fatores:

- Tamanho do modelo (número de parâmetros).
- Volume de dados.
- Recursos computacionais.

Essas dependências empíricas, conhecidas como **leis de escalonamento**, servem como um guia para os desenvolvedores ao projetar e treinar modelos maiores e mais poderosos, permitindo uma alocação ótima do orçamento computacional.

## Desafios e conquistas

- **Escalonamento:** A principal conquista do pré-treinamento é a capacidade de equilibrar o tamanho do modelo, os dados e a computação para alcançar um desempenho ótimo.
- **Qualidade dos dados:** Garantir a pureza, a diversidade e a ausência de vieses nos dados de treinamento é um desafio fundamental.
- **Eficiência:** Desenvolver métodos para reduzir os custos computacionais, como o pré-treinamento contínuo ou arquiteturas mais eficientes.
- **Multilinguismo:** Criar modelos capazes de processar eficazmente vários idiomas exige uma seleção e um balanceamento cuidadosos dos dados.

## Ver também

- Modelos de linguagem grandes
- BERT
- GPT