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Julgue o item subsequente, no que concerne ao uso da biblioteca Hugging Face Transformers com PyTorch e aos sistemas baseados na arquitetura RAG (retrieval-augmented generation).
Considerando-se que os sistemas baseados na arquitetura RAG são projetados para mitigar limitações dos grandes modelos de linguagem, como a alucinação factual e a dificuldade de atualização constante, é correto afirmar que o uso do RAG permite incorporar documentos normativos, jurisprudência ou doutrina diretamente no processo de geração de respostas, viabilizando consultas mais confiáveis, com rastreabilidade das fontes e sem a necessidade de retreinamento do modelo-base.
Julgue o item subsequente, no que concerne ao uso da biblioteca Hugging Face Transformers com PyTorch e aos sistemas baseados na arquitetura RAG (retrieval-augmented generation).
Embora a biblioteca Hugging Face ofereça suporte a múltiplos frameworks, alguns modelos específicos — especialmente os mais antigos, originalmente treinados em TensorFlow — podem apresentar dificuldades de integração em pipelines de inferência desenvolvidos em PyTorch, como os utilizados em aplicações jurídicas; nesses casos, pode ser recomendável adaptar ou reconstruir o modelo em PyTorch para assegurar compatibilidade e controle total sobre o fluxo de dados.
Acerca do processamento de linguagem natural e dos conceitos de modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados), julgue o item a seguir.
Em análise preditiva, algoritmos de classificação podem ser treinados a partir de conjuntos de dados sem rótulos; sendo o processo de ajuste dos parâmetros pelo algoritmo com base nesses dados denominado aprendizado supervisionado.
Acerca do processamento de linguagem natural e dos conceitos de modelos preditivos (supervisionados) e descritivos (não supervisionados), julgue o item a seguir.
Em um pipeline de pré-processamento de linguagem natural aplicado ao domínio jurídico, a tokenização deve, necessariamente, ser precedida pela lematização, uma vez que a lematização opera sobre formas canônicas já segmentadas.
De acordo com a Resolução CNJ n.º 615/2025, que estabelece diretrizes para o desenvolvimento, a utilização e a governança de soluções desenvolvidas com recursos de inteligência artificial no Poder Judiciário, julgue o próximo item.
Após o treinamento de modelos de inteligência artificial, recomenda-se eliminar os dados pessoais não anonimizados dos repositórios de dados, mantendo apenas os dados tokenizados estritamente necessários ao modelo.