Por Redação Rádio Cultura ZS | 20/05/2026 – 15h54min
O Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) do estudante Paulo Santos Neto, do Centro de Ciências Computacionais (C3) da FURG, virou artigo científico publicado no periódico internacional Neural Computing and Applications, ligado ao grupo Springer Nature. A pesquisa foi orientada pelo professor Rodrigo Guerra e aborda o treinamento de modelos de inteligência artificial generativa, os chamados Large Language Models (LLMs).
O estudo apresentou o método Two-Token Fine-tuning (2T-FT), que busca melhorar o desempenho dos modelos treinando apenas o primeiro e o último token de uma resposta gerada pela IA. A ideia surgiu a partir da observação de como a primeira palavra influencia todo o encadeamento do raciocínio produzido pelo sistema.
Segundo Rodrigo Guerra, a proposta parecia improvável no início, mas começou a mostrar resultados após meses de testes e ajustes. O professor destacou que o desenvolvimento enfrentou dificuldades, principalmente relacionadas a instabilidades e “alucinações” dos modelos, quando a IA continuava gerando respostas além do necessário.
A pesquisa também chamou atenção pelo baixo custo computacional. Enquanto o treinamento completo de um modelo de linguagem exige milhões de dólares, supercomputadores e meses de processamento, o método desenvolvido no C3 conseguiu melhorar modelos avançados utilizando poucas horas de processamento em um computador pessoal.
Após a defesa do TCC, realizada no fim de 2024, Paulo Neto continuou colaborando com grupos de pesquisa ao longo de 2025 para transformar o trabalho em artigo científico internacional. Além de Paulo Neto e Rodrigo Guerra, o estudo também teve participação dos pesquisadores Felipe Kühne, Jardel Dyonisio, João Francisco Lemos e Paulo Drews Jr.
