Revisão da tentativa _ 1

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Situação Finalizada
Iniciado quinta-feira, 6 nov. 2025, 08:33
Concluído quinta-feira, 6 nov. 2025, 08:37
Duração 4 minutos 9 segundos
Nota 1.00 de um máximo de 1.00(100%)
Questão 1
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
Imagine um sistema de IA capaz de compreender uma tarefa e gerar respostas
coerentes mesmo sem nunca ter sido treinado para ela antes. Isso reflete uma das
capacidades mais sofisticadas dos modelos atuais, que ultrapassam a
necessidade de exemplos prévios para cada tarefa.
Com base nesse contexto, assinale a alternativa que identifica corretamente essa
capacidade dos LLMs.
a. Embeddings.
b. Zero-shot learning.
c. Redes Neurais Recorrentes.
d. Raciocínio determinístico.
e. Supervised learning.
Sua resposta está correta.
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Questão 2
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
Questão 3
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
As redes neurais são parte essencial do funcionamento dos LLMs, imitando o
funcionamento do cérebro humano para processar informações e gerar respostas
coerentes.
Analise se Verdadeiro (V) ou Falso (F):
( ) As redes neurais funcionam de forma determinística, sem qualquer adaptação.
( ) Cada nó da rede neural é comparável a um neurônio artificial.
( ) A arquitetura Transformer é uma forma avançada de rede neural.
( ) As redes neurais aprendem ajustando pesos internos com base em erros.
( ) Apenas imagens e vídeos podem ser processados por redes neurais.
Assinale a alternativa correta:
a. V-V-V-V-V.
b. F-F-F-F-F.
c. F-V-F-V-F.
d. V-F-V-F-V.
e. F-V-V-V-F.
Sua resposta está correta.
Durante o treinamento de um modelo de linguagem, como o GPT, uma das técnicas
utilizadas é fazer com que o modelo tente prever a próxima palavra em uma frase
com base em contexto anterior. Isso permite que ele aprenda padrões da
linguagem humana.
Com base nessa informação, qual é o nome dado a esse tipo de técnica?
Assinale a alternativa correta:
a. Geração por reforço.
b. Embedding supervisionado.
c. Aprendizado generativo profundo.
d. Tokenização semântica.
e. Predição de token.
Sua resposta está correta.
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Questão 4
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
A introdução da computação cognitiva nos sistemas de IA representa um passo
decisivo para que as máquinas se tornem mais adaptativas e inteligentes,
permitindo que se aproximem do raciocínio humano. Com isso, os sistemas
cognitivos passaram a apresentar respostas mais complexas, baseadas em
inferências e hipóteses.
Com base nesse contexto, analise as asserções a seguir:
I. A computação cognitiva permite que a IA compreenda o contexto, reconheça
padrões e produza respostas mais humanas.
PORQUE
II. Os sistemas cognitivos são baseados exclusivamente em regras fixas e
instruções determinísticas.
Assinale a opção correta:
a. A asserção I é uma proposição verdadeira e a II é uma proposição falsa.
b. As asserções I e II são proposições falsas.
c. A asserção I é uma proposição falsa e a II é uma proposição verdadeira.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa
correta da I.
e. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma
justificativa correta da I.
Sua resposta está correta.
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Questão 5
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
Questão 6
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
Os modelos de linguagem, como o ChatGPT, são capazes de adaptar suas
respostas conforme o estilo de linguagem do usuário, utilizando o histórico da
conversa para manter a coerência.
Essa habilidade está relacionada principalmente a qual característica?
Assinale a alternativa correta:
a. Memória de curto prazo.
b. Contexto conversacional.
c. Representação semântica vetorial.
d. Aprendizado supervisionado.
e. Capacidade de tokenização.
Sua resposta está correta.
O crescimento exponencial de dados não estruturados gerou desafios significativos
para empresas e desenvolvedores. Os LLMs surgem como solução tecnológica
para interpretar, classificar e gerar conteúdo a partir desses dados.
Analise as afirmações abaixo:
I - A maioria dos dados produzidos atualmente é estruturada.
II - Os LLMs conseguem lidar com textos, imagens, áudios e outros dados não
estruturados.
III - A interpretação semântica é essencial para transformar dados não estruturados
em conhecimento.
IV - Sem IA, seria praticamente inviável extrair valor de grandes volumes de dados
não estruturados.
Assinale a alternativa correta:
a. I, II, III e IV estão corretas.
b. Apenas I e IV estão corretas.
c. Apenas II, III e IV estão corretas.
d. Apenas I está correta.
e. Apenas II e III estão corretas.
Sua resposta está correta.
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Questão 7
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
As grandes empresas têm adotado o uso da computação em nuvem para treinar e
hospedar modelos de linguagem, dada a necessidade de alto poder de
processamento e armazenamento.
Com base nesse contexto, assinale qual das opções representa uma das principais
vantagens da nuvem para os LLMs.
Assinale a alternativa correta:
a. Conexão com bancos de dados exclusivamente estruturados.
b. Armazenamento limitado e processamento local.
c. Infraestrutura compartilhada entre usuários, mas com baixa
escalabilidade.
d. Treinamento manual de redes neurais sem paralelismo.
e. Acesso a GPUs e TPUs com escalabilidade sob demanda.
Sua resposta está correta.
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Questão 8
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
Questão 9
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
O treinamento de modelos de linguagem é altamente custoso, tanto
financeiramente quanto em termos computacionais, especialmente quando se
busca alta performance.
Analise as asserções abaixo:
I. Modelos como o GPT-4 exigem investimentos milionários em infraestrutura.
PORQUE
II. O custo está diretamente relacionado à necessidade de grandes quantidades de
dados e poder computacional massivo.
Assinale a alternativa correta:
a. A asserção I é verdadeira e a II é falsa.
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II é uma justificativa
correta da I.
c. A asserção I é falsa e a II é verdadeira.
d. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma
justificativa correta da I.
e. As asserções I e II são falsas.
Sua resposta está correta.
O PLN é composto por várias etapas que garantem que um sistema de IA
compreenda o que está sendo dito em linguagem natural. Uma dessas etapas é a
que transforma palavras em unidades menores, permitindo a análise detalhada do
texto.
Com base no funcionamento do PLN, qual é o nome dessa etapa fundamental?
Assinale a alternativa correta:
a. Embeddings.
b. Vetorizacão.
c. Aprendizado supervisionado.
d. Tokenização.
e. Análise sintática.
Sua resposta está correta.
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Questão 10
Completo
Atingiu 0.10 de 0.10
O aprendizado de máquina (Machine Learning) é uma das bases do funcionamento
dos LLMs. Diversos tipos de aprendizado são utilizados durante o treinamento
desses modelos.
Analise as afirmações a seguir:
I - O aprendizadosupervisionado utiliza dados rotulados para ensinar a IA.
II - O zero-shot learning permite resolver tarefas sem treinamento específico.
III - O aprendizado não supervisionado usa dados sem rótulo.
IV - O aprendizado de reforço consiste em recompensar ou punir respostas
geradas.
Assinale a alternativa correta:
a. Apenas I está correta.
b. Apenas II, III e IV estão corretas.
c. Apenas I e III estão corretas.
d. I, II, III e IV estão corretas.
e. Apenas II está correta.
Sua resposta está correta.
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