Treinamento de IA (treinamento de modelo)

O que quer dizer treinamento de IA e de onde vem o termo?

Em uma frase: treinar um modelo é mostrar exemplos a ele muitas vezes e corrigir seus números internos até que ele erre menos.

O termo vem do aprendizado de máquina. Um modelo é um conjunto de parâmetros, também chamados de pesos. Treinar significa ajustar esses pesos com dados. Um preprint de 2026 sobre modelos multimodais descreve o ciclo básico:

• o modelo recebe um lote de dados e gera uma saída (o forward pass, ou propagação direta);
• um cálculo de perda (loss) mede o tamanho do erro;
• o backward pass calcula como cada peso contribuiu para esse erro;
• os pesos são atualizados e o ciclo recomeça.

Uma parte dos dados fica separada para validação. Nessa etapa os pesos não mudam, para que o modelo seja avaliado em exemplos que ele não usou para aprender.

Para quem quer mais: nos modelos de linguagem atuais, o treinamento é dividido em fases.

1. Pré-treino. O modelo aprende a prever a próxima parte de um texto em um volume enorme de dados. O resultado é um modelo-base. O livro sobre RLHF de Nathan Lambert mostra um exemplo: diante de uma frase incompleta, o modelo-base continua o texto e acrescenta "metadados comuns da internet". Ele completa a frase, mas não conversa. 2. Pós-treino. Segundo o mesmo livro, o pós-treino reúne três métodos: - ajuste fino por instrução (Supervised Fine-tuning, SFT), que ensina formato e a seguir instruções; - ajuste por preferência, em que entra o RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback, aprendizado por reforço com feedback humano), voltado ao estilo e a preferências humanas difíceis de medir; - aprendizado por reforço com recompensas verificáveis (RLVR), o tipo mais recente, que melhora o desempenho em tarefas cuja resposta pode ser conferida.

O International AI Safety Report 2026 também descreve o pós-treino como o uso de fine-tuning e reinforcement learning para melhorar capacidades e comportamento.

O RLHF clássico tem três passos, segundo o preprint do livro no arXiv:

1. treinar um modelo capaz de seguir perguntas; 2. coletar dados de preferência humana e, com eles, treinar um modelo de recompensa; 3. otimizar o modelo de linguagem com aprendizado por reforço, gerando respostas e pontuando cada uma com o modelo de recompensa.

O autor alerta que essa otimização tende à superotimização. O sinal de recompensa é só uma aproximação do objetivo real e por isso precisa de controle. O material do curso CS224N de Stanford mostra a fórmula usada nessa etapa. Ela combina a nota do modelo de recompensa com uma penalidade que impede o modelo de se afastar demais do ponto de partida.

Como se fala de treinamento de IA quando o assunto é custo, dados e hardware?

Em uma frase: treinar um modelo de fronteira exige muita computação, muitos dados e equipes grandes, e o custo tem crescido ano a ano.

Custo. A Epoch AI registra que o custo de treinar modelos de linguagem de fronteira aumentou cerca de 3,5 vezes por ano desde 2020. Isso equivale a dobrar a cada cerca de sete meses. A base de modelos da Epoch AI acompanha FLOPs de treinamento (a quantidade de operações de cálculo), número de parâmetros, tamanho do conjunto de dados, custo estimado, duração do treinamento e consumo de energia. Para comparar modelos, esses campos são mais úteis do que números promocionais isolados. O livro sobre RLHF lembra que treinar modelos de linguagem costuma envolver equipes de dezenas a centenas de pessoas e milhões de dólares em dados e computação.

Hardware. Em setembro de 2026, a NVIDIA informou que a plataforma GB300 NVL72 alcançou até 1,6 vez a velocidade de treinamento da GB200 NVL72 no mesmo nível de escala. A empresa citou também uma submissão ao MLPerf Training com 8.192 GPUs. Esses números são divulgados pelo próprio fornecedor. Eles não mostram o tempo nem o custo total de desenvolver um modelo.

Dados. O International AI Safety Report 2026 aponta que filtrar grandes conjuntos de dados é difícil. Os motivos são o custo, os erros de filtragem e o risco de piorar a qualidade do conjunto. O preprint sobre modelos multimodais chama atenção para outro problema: o acesso desigual à internet super-representa alguns grupos e deixa a produção de outros fora dos dados de treinamento. Na União Europeia, o regulamento de IA consolidado em julho de 2026 exige que sistemas de alto risco usem dados de treinamento, validação e teste relevantes, suficientemente representativos e, tanto quanto possível, livres de erros.

Transparência. Os laboratórios costumam guardar segredo sobre detalhes do treinamento, como dados, parâmetros e tamanho do modelo. O curso CS224N de Stanford registra essa tendência e sugere que ela serve para manter vantagem competitiva. Por isso, números de custo e de dados de modelos comerciais específicos quase sempre são estimativas.

Dados conferidos em nov/2026.

Quais são as confusões mais comuns sobre treinamento de IA?

1. Treinar é diferente de usar. Quando você conversa com um chat, o modelo usa pesos que já foram treinados. Essa fase se chama inferência e acontece de forma contínua depois do treinamento. Um estudo citado no preprint sobre modelos multimodais estima que a inferência pode representar até 90% do consumo de energia de um modelo. Se você quer saber se suas conversas podem ser usadas em treinamentos futuros, a resposta está na política de privacidade de cada ferramenta. Vale conferir antes de enviar dados pessoais.

2. "Criar uma IA" quase nunca é treinar do zero. O pré-treino de um modelo de fronteira está fora do alcance de quase todo mundo. O caminho comum é partir de um modelo já pré-treinado e adaptá-lo. Isso se chama aprendizado por transferência (transfer learning). O preprint sobre modelos multimodais mostra um exemplo que acrescenta uma camada de classificação sobre um modelo pré-treinado. Ele também descreve o LoRA, técnica que congela os pesos originais e treina apenas matrizes pequenas. Com isso, a técnica reduz a memória e o tempo de treinamento. Essas adaptações são mais viáveis em modelos de pesos abertos (open weights), que podem ser baixados e rodados localmente.

3. RLHF não é todo o pós-treino. Logo depois do lançamento do ChatGPT, "RLHF" virou quase sinônimo de pós-treino. Hoje ele é uma peça entre várias, ao lado do ajuste por instrução e do aprendizado com recompensas verificáveis, segundo o livro sobre RLHF. A mistura exata varia por laboratório e raramente é divulgada por inteiro.

4. Mais parâmetros não significa necessariamente mais tempo de treino. A duração depende da quantidade total de computação, do número e do tipo de chips, da eficiência da distribuição do trabalho entre eles e de interrupções. O tamanho do modelo sozinho não responde essa pergunta.