Taxa de aprendizado
O tamanho dos passos que um modelo de ML dá ao atualizar os pesos — o hiperparâmetro mais importante.
Alta demais: o modelo "quica" e diverge. Baixa demais: o treino leva uma eternidade. Prática moderna: warmup seguido de decaimento, ou "cosine annealing".