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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).
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.
É vedado o uso de modelos de linguagem de grande escala e sistemas de inteligência artificial generativa, privados ou externos ao Poder Judiciário, para processar ou gerar conteúdo com base em documentos sigilosos, mesmo que os dados tenham sido anonimizados ou que existam mecanismos técnicos para garantir sua proteção.
