Uma equipe de Analistas está implementando um mode...

Q: Uma equipe de Analistas está implementando um modelo LLM para uso no Tribunal Regional do Trabalho e precisa garantir que o modelo não gere respostas inapropriadas ou incorretas, mantendo a relevância

A) reduzir o número de camadas de rede neural para minimizar o processamento e aumentar a velocidade de inferência, pois isso reduziria erros causados por dados não estruturados. | B) usar o aprendizado zero-shot durante o treinamento, pois ele é suficiente para que o modelo aprenda a generalizar padrões sem supervisão. | C) implementar fine-tuning com um conjunto de dados menor & mais especifico, sem utilizar nenhum mecanismo de atenção para evitar sobrecarga de processamento. | D) aumentar o número de tokens e embeddings durante o treinamento para que o modelo tenha mais dados contextuais disponíveis. | E) utilizar Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para treinar o modelo a partir de respostas corrigidas por humanos.

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Ano: 2025Banca: FCCOrganização: TRT - 6ª Região (PE)Disciplina: Engenharia de SoftwareTemas: Inteligência Artificial

Uma equipe de Analistas está implementando um modelo LLM para uso no Tribunal Regional do Trabalho e precisa garantir que o modelo não gere respostas inapropriadas ou incorretas, mantendo a relevância e coerência do conteúdo. Para ajustar o desempenho do modelo e evitar problemas como alucinações e vieses, eles optaram por

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