Parametric knowledge
O que o modelo sabe de cabeça, do treino. É vasto, é congelado, e ele não distingue isso de um palpite.
Onde você esbarra nisso
Quando você percebe que está checando tudo que a ferramenta diz e se pergunta pra que serve. Serve pro trabalho de estrutura e de linguagem. O papel de enciclopédia é o mais fraco dela.
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O que é
É a memória de longo prazo do modelo, guardada nos parâmetros e fechada no dia em que o treino terminou. Dá pra ele responder sobre história, escrever em vinte idiomas e conhecer as bibliotecas de programação populares até aquela data.
O detalhe perigoso é que, por dentro, isso tem a mesma textura de uma invenção. O modelo não tem um medidor separado de "isso eu sei mesmo" e "isso eu montei agora". As duas coisas saem com o mesmo tom de confiança.
O que muda pro teu negócio
Define quando você pode confiar sem checar e quando não pode. Conhecimento estável e muito repetido no mundo (como funciona um contrato, o que é fluxo de caixa, gramática) tende a estar sólido. Fato específico, número, data, nome próprio e qualquer coisa recente é onde ele escorrega.
A regra de bolso: se errar te custa dinheiro ou reputação, não pergunte de cabeça. Dê a fonte.
Fontes
Documentação da Anthropic para o corte por modelo e o comportamento esperado.
AI Coding Dictionary, verbete "Parametric knowledge", Matt Pocock. A oposição limpa entre conhecimento paramétrico e contextual é dele, e é o par que organiza esse verbete inteiro.