2. Questões de Concurso

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Numere a segunda coluna de acordo com a primeira, relacionando as etapas do processo de alinhamento de modelos de linguagem via aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) às suas respectivas definições.

(1) Ajuste fino supervisionado (SFT)
(2) Modelo de recompensa (RM)
(3) Aprendizado por reforço (RLHF)

( ) Utiliza o algoritmo PPO para ajustar a política do modelo de linguagem.
( ) É treinado com rankings de preferência humana sobre múltiplas saídas do modelo.
( ) É baseado em demonstrações de comportamento desejado escritas por humanos. 

A sequência numérica correta de preenchimento dos parênteses da segunda coluna, de cima para baixo, é
Em arquiteturas de redes neurais, o termo "profundidade" (depth) de um modelo é utilizado para descrever 
Uma equipe de ciência de dados recebeu a tarefa de implantar uma solução de aprendizado não supervisionado para apoiar a auditoria contínua da execução orçamentária. O objetivo dessa solução é agrupar empenhos históricos com características semelhantes e, posteriormente, identificar registros potencialmente atípicos a partir de sua relação com os agrupamentos formados, sem utilizar uma base histórica previamente rotulada. Para esse cenário, foi escolhido o algoritmo k-means.
No caso precedente, a capacidade do algoritmo k-means de apoiar a identificação de registros potencialmente atípicos decorre da
No âmbito de uma controladoria-geral, a equipe de fiscalização constatou que a auditoria automatizada de editais de licitação baseada em correspondência exata de termos apresentava limitações. O problema ocorria quando diferentes expressões eram utilizadas para descrever o mesmo objeto contratual, como “aquisição de veículos” e “compra de automóveis”, dificultando a identificação de padrões de risco baseados em similaridade de significado.
Nessa situação, a fim de permitir que o sistema compare textos com base em sua proximidade semântica, independentemente dos termos literais empregados, a equipe deve implementar
No contexto da IA Generativa, assinale a opção que melhor explica o conceito de embedding.
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