Dec 8, 2025
Explorando os fundamentos da IA no Direito: tokenização e treinamento
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No universo da inteligência artificial aplicada ao Direito, compreender os conceitos fundamentais é o primeiro passo para desbloquear um futuro de eficiência e inovação. Já exploramos as bases da IA, como Machine Learning e redes neurais aqui. Agora, vamos aprofundar nosso conhecimento nos mecanismos que permitem que a tecnologia realmente funcione: a tokenização, a arquitetura transformer e o processo de treinamento dos modelos.
Tokenização: como tudo acontece
Para que um modelo de IA processe e entenda a linguagem humana, ele precisa primeiro quebrá-la em unidades que consiga analisar. Esse processo é chamado de tokenização.
Tokens são as menores unidades de informação que a IA consegue entender. Em vez de lidar com letras soltas ou com a frase inteira, o processo de tokenização quebra o texto em pedaços menores:
Podem ser palavras (o token seria "processo" ou "contrato");
Podem ser subpalavras (o token seria "process-" ou "-amento").
Essa quebra é crucial porque cada um desses tokens será transformado em um vetor numérico (lembra-se da matemática?) que a rede neural e o mecanismo de atenção, pode realmente ler, ponderar e processar.
Portanto, podemos dizer que a tokenização é a porta de entrada para o mundo da IA: ela transforma o texto humano em um formato que o modelo matemático pode analisar e, finalmente, entender com atenção.
Como é feito o processamento desses tokens?
Antes, um pouco de história. Em 2017, pesquisadores do Google Brain publicaram o artigo mais influente da última década na área de Inteligência Artificial, chamado Attention Is All You Need.
Este artigo apresentou a arquitetura fundamental por trás de todos os LLMs modernos: a arquitetura transformer. Ele substituiu estruturas mais lentas e permitiu que os modelos processassem todos os tokens de uma vez, em paralelo. Além disso, outra grande mudança foi a inclusão do mecanismo de atenção junto com a rede neural. Antes essas duas estruturas já existiam, mas eram aplicadas de forma separada.
Dessa forma, os transformers possibilitam que, para cada input, o modelo calcule as probabilidades de vários próximos tokens, produzindo respostas que variam de altamente criativas a extremamente precisas.
Temperatura e Top P
Essa capacidade de calcular probabilidades é o que permite mais controle sobre a resposta de uma LLM. Isso acontece através de dois parâmetros:
Temperatura: controla a diversidade da resposta. Define se o modelo será estritamente fiel aos tokens de maior probabilidade (temperatura baixa = previsível/preciso) ou se dará chances às opções menos prováveis (temperatura alta = criativo/aleatório).
Top_p: restringe as opções do modelo a um conjunto de tokens que, juntos, somam uma alta probabilidade cumulativa (ex: 90% ou 95%). Isso aprimora a precisão ao eliminar tokens irrelevantes do universo de opções.
Treinamento, pré-treinamento e fine-Tuning
Entendemos como ela funciona, mas como oferecemos conhecimento para que um modelo possa gerar um texto e raciocinar? Por meio de treinamento, que acontece em duas fases.
Pré-treinamento: aprendizado de linguagem geral
No pré-treinamento, o modelo é exposto a vastos volumes de dados de texto não estruturado - fontes públicas como livros, artigos e a internet.
Com isso, adquire as regras fundamentais da linguagem, a estrutura sintática, a semântica e o conhecimento factual geral. O que permite que o modelo demonstre alta proficiência na previsão do próximo token, estabelecendo a base para a compreensão textual.
Fine-tuning: ajuste fino de domínio
O fine-tuning é a fase de especialização que ocorre após o pré-treinamento do modelo.
Nesta etapa, o modelo passa por uma otimização com um conjunto de dados muito menores, mas altamente específicos e selecionados para uma tarefa ou domínio particular.
O objetivo é crucial: aprimorar o desempenho do modelo em bases de conhecimento específicas, como jurisprudência, doutrina ou legislação. Ao fazer isso, o fine-tuning garante que o modelo domine a terminologia, as nuances e os padrões do campo de aplicação.
O resultado é a transformação do processador de linguagem genérico em um especialista funcional, capaz de processar e gerar informações precisas em contextos altamente especializados, como o jurídico.
Dessa forma, o treinamento completo assegura que a arquitetura transformer se torne um sistema de alto desempenho capaz de processar e gerar informações precisas em contextos especializados.
Para estar no futuro, você precisa saber sobre IA
A verdadeira transformação do Direito começa com uma compreensão clara de como a Inteligência Artificial funciona.
Ao dominar esses fundamentos, você garante mais do que apenas inovação. Você identifica oportunidades estratégicas de crescimento contínuo e, especialmente, ganha a capacidade de tomar as melhores decisões na hora de escolher e implementar a ferramenta de IA certa para sua prática jurídica.
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