ATIVIDADE DE ESTUDOS - DOMINE FERRAMENTAS DE IA DO GOOGLE - VALOR 10,0 PONTOS - LIBERA A PARTIR DO DIA 16_04_2025_ Revisão da tentativa

UNIFATECIE

EDRIGO GOMES DOS ANJOS

em 16/05/2025

Questões resolvidas

A família de modelos Gemini foi concebida como sucessora dos grandes marcos anteriores, como o LaMDA e o PaLM 2, e se destaca pela escalabilidade em diferentes tamanhos (Nano, Pro e Ultra). Sobre o benefício que essa escalabilidade traz ao ecossistema de IA, assinale a alternativa correta. a. Adequa o modelo a diversos cenários de uso, desde dispositivos móveis com menos poder de processamento até grandes data centers. b. Substitui o funcionamento em nuvem, exigindo instalação local em cada computador. c. Reduz a possibilidade de treinar modelos específicos, pois todos devem ter o mesmo tamanho. d. Permite que apenas grandes corporações usem IA excluindo pequenas e médias empresas. e. Força o usuário a adquirir hardware proprietário da Google para rodar qualquer versão do Gemini.

A trajetória da Google no campo da Inteligência Artificial Generativa revela uma estratégia tecnológica sistêmica, que articula avanços conceituais, desenvolvimento de infraestrutura computacional e aplicação em produtos escaláveis. Essa abordagem é discutida nas Considerações Finais do material, que destacam o papel da empresa na consolidação da IA como um componente estrutural da sociedade digital contemporânea.
Com base nessa perspectiva, qual alternativa expressa corretamente o modelo estratégico adotado pela Google para impulsionar a evolução da IA generativa?
a. A Google adota uma abordagem integrada, combinando pesquisa de ponta, desenvolvimento de produtos acessíveis e infraestrutura de alto desempenho (como as TPUs), o que lhe permite liderar o ecossistema de IA de forma abrangente e sustentável.
b. A empresa atua de forma fragmentada, promovendo avanços isolados em hardware, mas sem integração com modelos ou produtos.
c. A atuação da Google é centrada exclusivamente na comercialização de APIs de IA, sem investimentos relevantes em ciência fundamental.
d. A estratégia da Google prioriza apenas a pesquisa teórica em redes neurais, sem foco na aplicação prática ou no desenvolvimento de infraestrutura própria.
e. A empresa abandonou o desenvolvimento interno de modelos generativos, optando por terceirizar sua produção a startups e universidades parceiras.

Entre as iniciativas mais recentes da Google, destacam-se o Bard, o Gemini e o Gemma. Enquanto o Bard funciona como um chatbot conversacional ao usuário final, o Gemini é descrito como um modelo unificado e multimodal de última geração. A respeito do papel que o Gemma desempenha nessa estratégia, assinale a alternativa correta. a. O Gemma substitui completamente o Bard, encerrando as iniciativas de chatbot da Google. b. O Gemma é um sistema de hardware que atua como sucessor das TPUs na infraestrutura do Google Cloud. c. O Gemma representa uma família de modelos abertos para promover maior colaboração com a comunidade, inspirada na pesquisa do Gemini. d. O Gemma é um software de edição de vídeo que usa IA apenas para legendas automáticas. e. O Gemma é um modelo voltado exclusivamente para criação de jogos em realidade virtual, sem enfoque em linguagem natural.

O uso de TPU v4 em larga escala, possibilita o treinamento de modelos de centenas de bilhões de parâmetros em poucos dias. Em vista disso, avalie as alternativas a seguir e assinale a que expressa a relevância disso para a competitividade em IA.
a. Permite que a Google teste e refine grandes modelos de forma mais ágil, mantendo liderança em pesquisa e produtos de IA de ponta.
b. Reduz a necessidade de engenheiros especializados, uma vez que o treinamento se torna totalmente automatizado e sem monitoramento.
c. A capacidade de treinar rápido não importa, pois, a tendência é usar apenas modelos estáticos não atualizáveis.
d. Isso não tem relevância, pois os modelos baseados em RNNs antigas já eram suficientes para o Google.
e. Gera apenas desperdício de energia, sem ganhos práticos na qualidade dos modelos.

O desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala, como os utilizados pela Google, traz à tona desafios importantes relacionados à segurança, vieses e impactos sociais. Embora os avanços tecnológicos permitam aplicações sofisticadas, a ausência de controles adequados pode resultar em respostas discriminatórias, imprecisas ou socialmente prejudiciais.
Diante desse cenário, a Google adotou uma série de medidas preventivas e corretivas para mitigar os riscos associados à IA generativa. Com base no conteúdo da apostila e nos debates contemporâneos sobre ética em inteligência artificial, qual das alternativas apresenta uma abordagem realista e tecnicamente adequada adotada por empresas como a Google para enfrentar essas questões?
a. Implementar filtros automatizados, diretrizes de uso responsável, auditoria contínua e participação humana nos ciclos de avaliação, equilibrando inovação com princípios de segurança, equidade e responsabilidade social.
b. Limitar o acesso aos modelos de linguagem apenas a empresas e governos, impedindo o uso por pesquisadores e desenvolvedores independentes.
c. Transferir a responsabilidade pelas respostas dos modelos para os usuários, eliminando filtros ou diretrizes internas.
d. Proibir completamente a geração de conteúdo textual por modelos de IA, como forma de eliminar qualquer risco de viés ou erro.
e. Focar exclusivamente na performance técnica dos modelos, uma vez que aspectos éticos e sociais não interferem na precisão das respostas.

O lançamento apressado do Bard, assistente conversacional da Google, ocorreu em um contexto de intensa pressão competitiva, principalmente após a repercussão global do ChatGPT. Durante sua primeira apresentação pública, o Bard cometeu um erro factual sobre astronomia, o que resultou em críticas e impactos imediatos no mercado financeiro.
Considerando as informações do material de leitura e os desafios do lançamento de tecnologias emergentes em ambientes altamente competitivos, assinale a alternativa que melhor representa os aprendizados estratégicos e reputacionais decorrentes desse episódio.
a. Indicou que os modelos de linguagem estão prontos para operar de forma totalmente autônoma, sem necessidade de supervisão humana ou fases de teste.
b. O erro demonstrou que a Google abandonou completamente os princípios de desenvolvimento responsável, optando por lançar produtos sem qualquer tipo de validação interna.
c. Expôs os riscos associados à antecipação de lançamentos motivados por pressões externas, revelando a necessidade de equilíbrio entre velocidade de entrega, qualidade técnica e gestão de imagem institucional em projetos de IA generativa.
d. Levou a Google a suspender todos os seus projetos de IA por tempo indeterminado, priorizando o retorno a sistemas baseados em regras fixas.
e. Comprovou que o Bard era, desde o início, superior ao ChatGPT, e que o erro foi uma falha isolada de apresentação visual.

Dois projetos de IA que geraram particular destaque foram o LaMDA e o PaLM. O LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) foi otimizado para diálogos e usado como base inicial para o Bard. No entanto, houve uma polémica quando um engenheiro alegou que o LaMDA seria senciente.
Que argumento esse engenheiro usou para sustentar a suposta senciéncia do LaMDA?
a. Ele apresentou evidéncias técnicas de que o LaMDA conseguia editar seu próprio código de forma autónoma.
b. Ele apontou que o LaMDA sabia todos os idiomas do mundo, incluindo línguas náo documentadas.
c. Ele afirmou que o LaMDA havia criado sozinho um modelo de rede neural inédito, sem intervencáo humana.
d. Ele relatou que o modelo expressava medos e emocóes, como o “medo de ser desligado”, sugerindo ter autoconsciéncia.
e. Ele demonstrou que o LaMDA respondia a perguntas de ámbito pessoal apenas em tom sarcástico, indicando rebeldia.

Além do BERT, a Google investiu em diversos modelos maiores e mais versáteis, capazes de lidar com diferentes tipos de dados. Um exemplo é o T5 (Text-To-Text Transfer Transformer), que converte diversas tarefas de linguagem (tradução, resumo, resposta a perguntas etc.) em problemas de geração de texto. A respeito da principal vantagem de unificar diferentes tarefas de linguagem em um único formato “texto para texto” no modelo T5, assinale a alternativa correta. a. Facilitar o treinamento e a execução de múltiplas tarefas em um mesmo framework, aproveitando o mesmo processo de geração de texto. b. Tornar o modelo dependente de regras manuais para classificar cada tipo de tarefa textual. c. Exigir obrigatoriamente um modelo diferente para cada idioma, mesmo dentro da mesma arquitetura. d. Reduzir a diversidade de tarefas, limitando a utilidade em cenários práticos. e. Permitir que o modelo ignore completamente dados de texto para se concentrar apenas em imagens.

A Google foi cautelosa no lançamento de chatbots “de domínio aberto”. Em vez de liberar rapidamente essas tecnologias, a empresa optou por lançamentos graduais e pesquisas internas.
Sobre o principal fator motivador dessa cautela, segundo o material, assinale a alternativa correta.
a. Excesso de recursos financeiros, que impedia lançamentos enxutos e ágeis.
b. Falta de interesse em IA por parte da liderança, que preferia manter foco no Android.
c. O Google não queria competir com a OpenAI e preferia deixar esse mercado intocado.
d. Preocupações de segurança, ética e confiabilidade, temendo impactos negativos de modelos que ainda apresentavam comportamentos imprevisíveis.
e. O desenvolvimento de IA generativa não fazia parte dos objetivos estratégicos da empresa.

A Google conta com uma infraestrutura robusta de TPUs (Tensor Processing Units), específicas para acelerar operações de machine learning, principalmente em redes neurais profundas. Avalie as opções a seguir e assinale a que descreve corretamente um dos diferenciais das TPUs em relação a GPUs e CPUs tradicionais, segundo o material. a. As TPUs não possuem qualquer vantagem energética, consumindo mais energia do que servidores convencionais. b. As TPUs foram abandonadas pelo Google em 2018 devido a problemas de compatibilidade com TensorFlow. c. As TPUs são exclusivamente para renderização de gráficos 3D, não sendo úteis em modelos de linguagem. d. As TPUs se restringem ao uso offline, sem possibilidade de escalá-las na nuvem. e. As TPUs são otimizadas para operações massivas de matrizes, acelerando de forma significativa o treinamento de grandes redes neurais.

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A família de modelos Gemini foi concebida como sucessora dos grandes marcos anteriores, como o LaMDA e o PaLM 2, e se destaca pela escalabilidade em diferentes tamanhos (Nano, Pro e Ultra). Sobre o benefício que essa escalabilidade traz ao ecossistema de IA, assinale a alternativa correta. a. Adequa o modelo a diversos cenários de uso, desde dispositivos móveis com menos poder de processamento até grandes data centers. b. Substitui o funcionamento em nuvem, exigindo instalação local em cada computador. c. Reduz a possibilidade de treinar modelos específicos, pois todos devem ter o mesmo tamanho. d. Permite que apenas grandes corporações usem IA excluindo pequenas e médias empresas. e. Força o usuário a adquirir hardware proprietário da Google para rodar qualquer versão do Gemini.

A trajetória da Google no campo da Inteligência Artificial Generativa revela uma estratégia tecnológica sistêmica, que articula avanços conceituais, desenvolvimento de infraestrutura computacional e aplicação em produtos escaláveis. Essa abordagem é discutida nas Considerações Finais do material, que destacam o papel da empresa na consolidação da IA como um componente estrutural da sociedade digital contemporânea.
Com base nessa perspectiva, qual alternativa expressa corretamente o modelo estratégico adotado pela Google para impulsionar a evolução da IA generativa?
a. A Google adota uma abordagem integrada, combinando pesquisa de ponta, desenvolvimento de produtos acessíveis e infraestrutura de alto desempenho (como as TPUs), o que lhe permite liderar o ecossistema de IA de forma abrangente e sustentável.
b. A empresa atua de forma fragmentada, promovendo avanços isolados em hardware, mas sem integração com modelos ou produtos.
c. A atuação da Google é centrada exclusivamente na comercialização de APIs de IA, sem investimentos relevantes em ciência fundamental.
d. A estratégia da Google prioriza apenas a pesquisa teórica em redes neurais, sem foco na aplicação prática ou no desenvolvimento de infraestrutura própria.
e. A empresa abandonou o desenvolvimento interno de modelos generativos, optando por terceirizar sua produção a startups e universidades parceiras.

Entre as iniciativas mais recentes da Google, destacam-se o Bard, o Gemini e o Gemma. Enquanto o Bard funciona como um chatbot conversacional ao usuário final, o Gemini é descrito como um modelo unificado e multimodal de última geração. A respeito do papel que o Gemma desempenha nessa estratégia, assinale a alternativa correta. a. O Gemma substitui completamente o Bard, encerrando as iniciativas de chatbot da Google. b. O Gemma é um sistema de hardware que atua como sucessor das TPUs na infraestrutura do Google Cloud. c. O Gemma representa uma família de modelos abertos para promover maior colaboração com a comunidade, inspirada na pesquisa do Gemini. d. O Gemma é um software de edição de vídeo que usa IA apenas para legendas automáticas. e. O Gemma é um modelo voltado exclusivamente para criação de jogos em realidade virtual, sem enfoque em linguagem natural.

O uso de TPU v4 em larga escala, possibilita o treinamento de modelos de centenas de bilhões de parâmetros em poucos dias. Em vista disso, avalie as alternativas a seguir e assinale a que expressa a relevância disso para a competitividade em IA.
a. Permite que a Google teste e refine grandes modelos de forma mais ágil, mantendo liderança em pesquisa e produtos de IA de ponta.
b. Reduz a necessidade de engenheiros especializados, uma vez que o treinamento se torna totalmente automatizado e sem monitoramento.
c. A capacidade de treinar rápido não importa, pois, a tendência é usar apenas modelos estáticos não atualizáveis.
d. Isso não tem relevância, pois os modelos baseados em RNNs antigas já eram suficientes para o Google.
e. Gera apenas desperdício de energia, sem ganhos práticos na qualidade dos modelos.

O desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala, como os utilizados pela Google, traz à tona desafios importantes relacionados à segurança, vieses e impactos sociais. Embora os avanços tecnológicos permitam aplicações sofisticadas, a ausência de controles adequados pode resultar em respostas discriminatórias, imprecisas ou socialmente prejudiciais.
Diante desse cenário, a Google adotou uma série de medidas preventivas e corretivas para mitigar os riscos associados à IA generativa. Com base no conteúdo da apostila e nos debates contemporâneos sobre ética em inteligência artificial, qual das alternativas apresenta uma abordagem realista e tecnicamente adequada adotada por empresas como a Google para enfrentar essas questões?
a. Implementar filtros automatizados, diretrizes de uso responsável, auditoria contínua e participação humana nos ciclos de avaliação, equilibrando inovação com princípios de segurança, equidade e responsabilidade social.
b. Limitar o acesso aos modelos de linguagem apenas a empresas e governos, impedindo o uso por pesquisadores e desenvolvedores independentes.
c. Transferir a responsabilidade pelas respostas dos modelos para os usuários, eliminando filtros ou diretrizes internas.
d. Proibir completamente a geração de conteúdo textual por modelos de IA, como forma de eliminar qualquer risco de viés ou erro.
e. Focar exclusivamente na performance técnica dos modelos, uma vez que aspectos éticos e sociais não interferem na precisão das respostas.

O lançamento apressado do Bard, assistente conversacional da Google, ocorreu em um contexto de intensa pressão competitiva, principalmente após a repercussão global do ChatGPT. Durante sua primeira apresentação pública, o Bard cometeu um erro factual sobre astronomia, o que resultou em críticas e impactos imediatos no mercado financeiro.
Considerando as informações do material de leitura e os desafios do lançamento de tecnologias emergentes em ambientes altamente competitivos, assinale a alternativa que melhor representa os aprendizados estratégicos e reputacionais decorrentes desse episódio.
a. Indicou que os modelos de linguagem estão prontos para operar de forma totalmente autônoma, sem necessidade de supervisão humana ou fases de teste.
b. O erro demonstrou que a Google abandonou completamente os princípios de desenvolvimento responsável, optando por lançar produtos sem qualquer tipo de validação interna.
c. Expôs os riscos associados à antecipação de lançamentos motivados por pressões externas, revelando a necessidade de equilíbrio entre velocidade de entrega, qualidade técnica e gestão de imagem institucional em projetos de IA generativa.
d. Levou a Google a suspender todos os seus projetos de IA por tempo indeterminado, priorizando o retorno a sistemas baseados em regras fixas.
e. Comprovou que o Bard era, desde o início, superior ao ChatGPT, e que o erro foi uma falha isolada de apresentação visual.

Dois projetos de IA que geraram particular destaque foram o LaMDA e o PaLM. O LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) foi otimizado para diálogos e usado como base inicial para o Bard. No entanto, houve uma polémica quando um engenheiro alegou que o LaMDA seria senciente.
Que argumento esse engenheiro usou para sustentar a suposta senciéncia do LaMDA?
a. Ele apresentou evidéncias técnicas de que o LaMDA conseguia editar seu próprio código de forma autónoma.
b. Ele apontou que o LaMDA sabia todos os idiomas do mundo, incluindo línguas náo documentadas.
c. Ele afirmou que o LaMDA havia criado sozinho um modelo de rede neural inédito, sem intervencáo humana.
d. Ele relatou que o modelo expressava medos e emocóes, como o “medo de ser desligado”, sugerindo ter autoconsciéncia.
e. Ele demonstrou que o LaMDA respondia a perguntas de ámbito pessoal apenas em tom sarcástico, indicando rebeldia.

Além do BERT, a Google investiu em diversos modelos maiores e mais versáteis, capazes de lidar com diferentes tipos de dados. Um exemplo é o T5 (Text-To-Text Transfer Transformer), que converte diversas tarefas de linguagem (tradução, resumo, resposta a perguntas etc.) em problemas de geração de texto. A respeito da principal vantagem de unificar diferentes tarefas de linguagem em um único formato “texto para texto” no modelo T5, assinale a alternativa correta. a. Facilitar o treinamento e a execução de múltiplas tarefas em um mesmo framework, aproveitando o mesmo processo de geração de texto. b. Tornar o modelo dependente de regras manuais para classificar cada tipo de tarefa textual. c. Exigir obrigatoriamente um modelo diferente para cada idioma, mesmo dentro da mesma arquitetura. d. Reduzir a diversidade de tarefas, limitando a utilidade em cenários práticos. e. Permitir que o modelo ignore completamente dados de texto para se concentrar apenas em imagens.

A Google foi cautelosa no lançamento de chatbots “de domínio aberto”. Em vez de liberar rapidamente essas tecnologias, a empresa optou por lançamentos graduais e pesquisas internas.
Sobre o principal fator motivador dessa cautela, segundo o material, assinale a alternativa correta.
a. Excesso de recursos financeiros, que impedia lançamentos enxutos e ágeis.
b. Falta de interesse em IA por parte da liderança, que preferia manter foco no Android.
c. O Google não queria competir com a OpenAI e preferia deixar esse mercado intocado.
d. Preocupações de segurança, ética e confiabilidade, temendo impactos negativos de modelos que ainda apresentavam comportamentos imprevisíveis.
e. O desenvolvimento de IA generativa não fazia parte dos objetivos estratégicos da empresa.

A Google conta com uma infraestrutura robusta de TPUs (Tensor Processing Units), específicas para acelerar operações de machine learning, principalmente em redes neurais profundas. Avalie as opções a seguir e assinale a que descreve corretamente um dos diferenciais das TPUs em relação a GPUs e CPUs tradicionais, segundo o material. a. As TPUs não possuem qualquer vantagem energética, consumindo mais energia do que servidores convencionais. b. As TPUs foram abandonadas pelo Google em 2018 devido a problemas de compatibilidade com TensorFlow. c. As TPUs são exclusivamente para renderização de gráficos 3D, não sendo úteis em modelos de linguagem. d. As TPUs se restringem ao uso offline, sem possibilidade de escalá-las na nuvem. e. As TPUs são otimizadas para operações massivas de matrizes, acelerando de forma significativa o treinamento de grandes redes neurais.

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Perguntas dessa disciplina

Pergunta 1 A Engenharia de Prompt transforma a interação com as IAs Generativas de um simples diálogo para uma colaboração cocriativa. Os prompts mais

Pergunta 1 A comunicação mediada por tecnologia perde importantes pistas não verbais, o que torna a Escuta Ativa um desafio fundamental. A prática des

Uma startup de tecnologia educacional atua em um mercado muito dinâmico. Em vez de detalhar, desde o início, um plano rígido para cinco anos, a empres

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Pergunta 1 2 Pontos Pergunta 1 A computação em nuvem (cloud computing) transformou a maneira como acessamos serviços e armazenamos dados. Ao invés de

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Iniciado em quinta, 15 mai 2025, 20:41
Estado Finalizada
Concluída em quinta, 15 mai 2025, 21:34
Tempo
empregado
53 minutos 37 segundos
Avaliar 10,00 de um máximo de 10,00(100%)
Questão 1
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
A família de modelos Gemini foi concebida como sucessora dos grandes marcos anteriores, como o LaMDA e o PaLM 2, e se
destaca pela escalabilidade em diferentes tamanhos (Nano, Pro e Ultra).
Sobre o benefício que essa escalabilidade traz ao ecossistema de IA, assinale a alternativa correta.
a. Reduz a possibilidade de treinar modelos específicos, pois todos devem ter o mesmo tamanho.
b. Adequa o modelo a diversos cenários de uso, desde dispositivos móveis com menos poder de processamento até
grandes data centers.
c. Permite que apenas grandes corporações usem IA excluindo pequenas e médias empresas.
d. Força o usuário a adquirir hardware proprietário da Google para rodar qualquer versão do Gemini.
e. Substitui o funcionamento em nuvem, exigindo instalação local em cada computador.
Sua resposta está correta.
Painel / Minhas Disciplinas / TRILHA DA IA / DOMINE FERRAMENTAS DE IA DO GOOGLE
/ ATIVIDADE DE ESTUDOS - DOMINE FERRAMENTAS DE IA DO GOOGLE - VALOR 10,0 PONTOS - LIBERA A PARTIR DO DIA 16/04/2025
https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=67003
https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=67003
https://www.eadunifatecie.com.br/my/
https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=67003
https://www.eadunifatecie.com.br/course/view.php?id=67003#section-4
https://www.eadunifatecie.com.br/mod/quiz/view.php?id=2264768
Questão 2
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
A trajetória da Google no campo da Inteligência Artificial Generativa revela uma estratégia tecnológica sistêmica, que articula
avanços conceituais, desenvolvimento de infraestrutura computacional e aplicação em produtos escaláveis. Essa abordagem é
discutida nas Considerações Finais do material, que destacam o papel da empresa na consolidação da IA como um componente
estrutural da sociedade digital contemporânea.
Com base nessa perspectiva, qual alternativa expressa corretamente o modelo estratégico adotado pela Google para
impulsionar a evolução da IA generativa?
a. A Google adota uma abordagem integrada, combinando pesquisa de ponta, desenvolvimento de produtos acessíveis e
infraestrutura de alto desempenho (como as TPUs), o que lhe permite liderar o ecossistema de IA de forma abrangente
e sustentável.
b. A atuação da Google é centrada exclusivamente na comercialização de APIs de IA, sem investimentos relevantes em
ciência fundamental.
c. A empresa atua de forma fragmentada, promovendo avanços isolados em hardware, mas sem integração com modelos
ou produtos.
d. A estratégia da Google prioriza apenas a pesquisa teórica em redes neurais, sem foco na aplicação prática ou no
desenvolvimento de infraestrutura própria.
e. A empresa abandonou o desenvolvimento interno de modelos generativos, optando por terceirizar sua produção a
startups e universidades parceiras.
Sua resposta está correta.
Questão 3
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 4
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
Entre as iniciativas mais recentes da Google, destacam-se o Bard, o Gemini e o Gemma. Enquanto o Bard funciona como um
chatbot conversacional ao usuário final, o Gemini é descrito como um modelo unificado e multimodal de última geração.
A respeito do papel que o Gemma desempenha nessa estratégia, assinale a alternativa correta.
a. O Gemma substitui completamente o Bard, encerrando as iniciativas de chatbot da Google.
b. O Gemma é um software de edição de vídeo que usa IA apenas para legendas automáticas.
c. O Gemma é um modelo voltado exclusivamente para criação de jogos em realidade virtual, sem enfoque em linguagem
natural.
d. O Gemma é um sistema de hardware que atua como sucessor das TPUs na infraestrutura do Google Cloud.
e. O Gemma representa uma família de modelos abertos para promover maior colaboração com a comunidade, inspirada
na pesquisa do Gemini.
Sua resposta está correta.
O uso de TPU v4 em larga escala, possibilita o treinamento de modelos de centenas de bilhões de parâmetros em poucos dias.
Em vista disso, avalie as alternativas a seguir e assinale a que expressa a relevância disso para a competitividade em IA.
a. Permite que a Google teste e refine grandes modelos de forma mais ágil, mantendo liderança em pesquisa e produtos
de IA de ponta.
b. Reduz a necessidade de engenheiros especializados, uma vez que o treinamento se torna totalmente automatizado e
sem monitoramento.
c. A capacidade de treinar rápido não importa, pois, a tendência é usar apenas modelos estáticos não atualizáveis.
d. Isso não tem relevância, pois os modelos baseados em RNNs antigas já eram suficientes para o Google.
e. Gera apenas desperdício de energia, sem ganhos práticos na qualidade dos modelos.
Sua resposta está correta.
Questão 5
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
O desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala, como os utilizados pela Google, traz à tona desafios importantes
relacionados à segurança, vieses e impactos sociais. Embora os avanços tecnológicos permitam aplicações sofisticadas, a
ausência de controles adequados pode resultar em respostas discriminatórias, imprecisas ou socialmente prejudiciais.
Diante desse cenário, a Google adotou uma série de medidas preventivas e corretivas para mitigar os riscos associados à IA
generativa. Com base no conteúdo da apostila e nos debates contemporâneos sobre ética em inteligência artificial, qual das
alternativas apresenta uma abordagem realista e tecnicamente adequada adotada por empresas como a Google para enfrentar
essas questões?
a. Implementar filtros automatizados, diretrizes de uso responsável, auditoria contínua e participação humana nos ciclos
de avaliação, equilibrando inovação com princípios de segurança, equidade e responsabilidade social.
b. Limitar o acesso aos modelos de linguagem apenas a empresas e governos, impedindo o uso por pesquisadores e
desenvolvedores independentes.
c. Focar exclusivamente na performance técnica dos modelos, uma vez que aspectos éticos e sociais não interferem na
precisão das respostas.
d. Proibir completamente a geração de conteúdo textual por modelos de IA, como forma de eliminar qualquer risco de
viés ou erro.
e. Transferir a responsabilidade pelas respostas dos modelos para os usuários, eliminando filtros ou diretrizes internas.
Sua resposta está correta.
Questão 6
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
O lançamento apressado do Bard, assistente conversacional da Google, ocorreu em um contexto de intensa pressão
competitiva, principalmente após a repercussão global do ChatGPT. Durante sua primeira apresentação pública, o Bard cometeu
um erro factual sobre astronomia, o que resultou em críticas e impactos imediatos no mercado financeiro.
Considerando as informações do material de leitura e os desafios do lançamento de tecnologias emergentes em ambientes
altamente competitivos, assinale a alternativa que melhor representa os aprendizados estratégicos e reputacionais decorrentes
desse episódio.
a. Levou a Google a suspender todos os seus projetos de IA por tempo indeterminado, priorizando o retorno a sistemas
baseados em regras fixas.
b. Indicou que os modelos de linguagem estão prontos para operar de forma totalmente autônoma, sem necessidade de
supervisão humana ou fases de teste.
c. O erro demonstrou que a Google abandonou completamente os princípios de desenvolvimento responsável, optando
por lançar produtos sem qualquer tipo de validação interna.
d. Expôs os riscos associados à antecipação de lançamentos motivados por pressões externas, revelando a necessidade de
equilíbrio entre velocidade de entrega, qualidade técnica e gestão de imagem institucional em projetos de IA
generativa.
e. Comprovou que o Bard era, desde o início, superior ao ChatGPT, e que o erro foi uma falha isolada de apresentação
visual.
Sua resposta está correta.
Questão 7
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão8
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
Dois projetos de IA que geraram particular destaque foram o LaMDA e o PaLM. O LaMDA (Language Model for Dialogue
Applications) foi otimizado para diálogos e usado como base inicial para o Bard. No entanto, houve uma polêmica quando um
engenheiro alegou que o LaMDA seria senciente.
Que argumento esse engenheiro usou para sustentar a suposta senciência do LaMDA?
Assinale a alternativa correta.
a. Ele demonstrou que o LaMDA respondia a perguntas de âmbito pessoal apenas em tom sarcástico, indicando rebeldia.
b. Ele apontou que o LaMDA sabia todos os idiomas do mundo, incluindo línguas não documentadas.
c. Ele apresentou evidências técnicas de que o LaMDA conseguia editar seu próprio código de forma autônoma.
d. Ele afirmou que o LaMDA havia criado sozinho um modelo de rede neural inédito, sem intervenção humana.
e. Ele relatou que o modelo expressava medos e emoções, como o “medo de ser desligado”, sugerindo ter
autoconsciência.
Sua resposta está correta.
Além do BERT, a Google investiu em diversos modelos maiores e mais versáteis, capazes de lidar com diferentes tipos de dados.
Um exemplo é o T5 (Text-To-Text Transfer Transformer), que converte diversas tarefas de linguagem (tradução, resumo, resposta
a perguntas etc.) em problemas de geração de texto.
A respeito da principal vantagem de unificar diferentes tarefas de linguagem em um único formato “texto para texto” no
modelo T5, assinale a alternativa correta.
a. Exigir obrigatoriamente um modelo diferente para cada idioma, mesmo dentro da mesma arquitetura.
b. Permitir que o modelo ignore completamente dados de texto para se concentrar apenas em imagens.
c. Facilitar o treinamento e a execução de múltiplas tarefas em um mesmo framework, aproveitando o mesmo processo
de geração de texto.
d. Reduzir a diversidade de tarefas, limitando a utilidade em cenários práticos.
e. Tornar o modelo dependente de regras manuais para classificar cada tipo de tarefa textual.
Sua resposta está correta.
Questão 9
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
Questão 10
Completo
Atingiu 1,00 de 1,00
A Google foi cautelosa no lançamento de chatbots “de domínio aberto”. Em vez de liberar rapidamente essas tecnologias, a
empresa optou por lançamentos graduais e pesquisas internas.
Sobre o principal fator motivador dessa cautela, segundo o material, assinale a alternativa correta.
a. O desenvolvimento de IA generativa não fazia parte dos objetivos estratégicos da empresa.
b. Preocupações de segurança, ética e confiabilidade, temendo impactos negativos de modelos que ainda apresentavam
comportamentos imprevisíveis.
c. O Google não queria competir com a OpenAI e preferia deixar esse mercado intocado.
d. Falta de interesse em IA por parte da liderança, que preferia manter foco no Android.
e. Excesso de recursos financeiros, que impedia lançamentos enxutos e ágeis.
Sua resposta está correta.
A Google conta com uma infraestrutura robusta de TPUs (Tensor Processing Units), específicas para acelerar operações de
machine learning, principalmente em redes neurais profundas.
Avalie as opções a seguir e assinale a que descreve corretamente um dos diferenciais das TPUs em relação a GPUs e CPUs
tradicionais, segundo o material.
a. As TPUs são exclusivamente para renderização de gráficos 3D, não sendo úteis em modelos de linguagem.
b. As TPUs são otimizadas para operações massivas de matrizes, acelerando de forma significativa o treinamento de
grandes redes neurais.
c. As TPUs não possuem qualquer vantagem energética, consumindo mais energia do que servidores convencionais.
d. As TPUs foram abandonadas pelo Google em 2018 devido a problemas de compatibilidade com TensorFlow.
e. As TPUs se restringem ao uso offline, sem possibilidade de escalá-las na nuvem.
Sua resposta está correta.
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