O que o modelo pode fazer

No topo de uma página de estatísticas pública podem estar aqui duas ou três frases a descrever o que o contador fez este mês. Foram escritas por um modelo de linguagem. O modelo não inventa nada, e a disposição que torna isso verdade merece ser descrita — porque a forma óbvia de construir esta funcionalidade não tem essa propriedade.

O Pi corre o SQL, decide que número merece menção e escreve o prompt. O modelo transforma um facto numa frase na língua pedida. Depois o Pi relê a resposta e deita-a fora se algum algarismo lá dentro não veio do prompt.

A única liberdade do modelo é, portanto, a formulação. Não escolhe, não calcula, não arredonda. O que traz é exatamente aquilo que os moldes não conseguem: onze línguas que, lidas, soam a língua.

Três verificações, e a falha para que cada uma existe

Nenhuma nasceu de prudência. Cada uma existe porque a 17 de agosto de 2026 correu mal algo concreto. Um modelo pequeno recebeu dois factos sobre um contador — dia da semana mais forte segunda-feira com 46 %, e 76 % de visitantes da Polónia em 5 países — e daí escreveu uma frase em que o dia mais forte era quarta-feira e 46 % dos visitantes vinham da Polónia.

Dois erros diferentes numa frase, e nenhum deles é um número inventado.

• Todo o algarismo tem de constar do prompt. Isto apanha os números inventados. Tem uma consequência que depois é fácil estragar: a parte de instruções do prompt não contém algarismo nenhum. Lá está «one or two sentences», nunca «1-2», senão o 1 e o 2 passariam a ser números permitidos na resposta.
• Um prompt por facto. Isto apanha os números trocados. O 46 acima era verdadeiro — apenas pertencia ao outro facto, e uma verificação sobre o conjunto dos números não consegue ver isso. Se o modelo vê sempre só um facto, não há nada para trocar.
• Também os nomes são verificados. Isto apanha a segunda-feira que se torna quarta-feira. O nome está no facto na língua de destino, tem de aparecer literalmente na resposta, e os seus irmãos não podem.

O que não apanham

Isso diz-se no mesmo fôlego que o resto. Duas coisas passam.

Uma frase que afirma algo falso sem algarismos — «a maioria dos visitantes» quando eram 46 % — não é apanhada por nenhuma das três. Absorve-a antes a própria construção: o juízo já está no facto que o Pi escolheu, não na liberdade do modelo.

E uma frase sobre um assunto completamente diferente do seu facto passa, desde que os algarismos batam certo. Contra isso só ajuda um modelo que siga instruções. Em características com nome — dia, dispositivo, robô, página — cobre-o ainda a terceira verificação.

Uma verificação que só apanha números inventados teria deixado passar a frase acima intacta. Eram números verdadeiros nos sítios errados, e esse tipo de falha só se vê olhando para a saída em vez de para a ideia.