Grátis: O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), lançado em 2018, é um marco importante na aplicação de arquiteturas Transformer v... – Questões Respondidas

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O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), lançado em 2018, é um marco importante na aplicação de arquiteturas Transformer voltadas à compreensão de linguagem.
Com base nesta informação, qual foi o principal impacto do BERT nos produtos da Google?
a. O BERT substituiu todos os algoritmos de recomendação de vídeo no YouTube, focando apenas em curadoria de conteúdo infantil.
b. Foi incorporado ao algoritmo de busca, melhorando a compreensão das consultas dos usuários e retornando resultados mais alinhados ao contexto.
c. Serviu exclusivamente para detecção de spam, sem influenciar a busca ou outros produtos de linguagem.
d. Passou a ser o único modelo de tradução do Google Tradutor, substituindo por completo modelos baseados em RNNs.
e. Tornou-se responsável pela monetização de anúncios, segmentando o conteúdo gerado pelo usuário de forma mais eficiente.

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Respostas

Ed

há 4 semanas

Vamos analisar as alternativas uma a uma para identificar a correta: a) O BERT substituiu todos os algoritmos de recomendação de vídeo no YouTube, focando apenas em curadoria de conteúdo infantil. - Esta afirmação não é verdadeira, pois o BERT não se aplica especificamente a recomendações de vídeo. b) Foi incorporado ao algoritmo de busca, melhorando a compreensão das consultas dos usuários e retornando resultados mais alinhados ao contexto. - Esta opção é correta, pois o BERT foi realmente integrado ao algoritmo de busca do Google, permitindo uma melhor interpretação das consultas e resultados mais relevantes. c) Serviu exclusivamente para detecção de spam, sem influenciar a busca ou outros produtos de linguagem. - Esta afirmação é incorreta, já que o BERT tem um impacto muito mais amplo do que apenas detecção de spam. d) Passou a ser o único modelo de tradução do Google Tradutor, substituindo por completo modelos baseados em RNNs. - Embora o BERT tenha influenciado a tradução, ele não é o único modelo utilizado no Google Tradutor. e) Tornou-se responsável pela monetização de anúncios, segmentando o conteúdo gerado pelo usuário de forma mais eficiente. - O BERT não é diretamente responsável pela monetização de anúncios. Portanto, a alternativa correta é: b) Foi incorporado ao algoritmo de busca, melhorando a compreensão das consultas dos usuários e retornando resultados mais alinhados ao contexto.

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No que diz respeito ao principal objetivo do Google AI Studio, conforme descrito no material, avalie as opções a seguir e assinale a alternativa correta.
Qual é o principal objetivo do Google AI Studio?
a. Fornecer uma plataforma para jogos de realidade aumentada, sem relação com IA generativa.
b. Facilitar o desenvolvimento e a adoção de modelos de IA, inclusive generativos, oferecendo uma interface intuitiva e poder computacional escalável.
c. Impedir que desenvolvedores criem aplicações próprias, obrigando todos a usar apenas APIs internas do Google.
d. Substituir totalmente o Bard, encerrando o chatbot em favor de um ambiente corporativo exclusivo.
e. Tornar obrigatório o pagamento de taxas elevadas para armazenar modelos de IA, ainda que pequenos.

A cada nova geração de TPU, também são implementadas melhorias em frameworks como o TensorFlow e o JAX, possibilitando maior eficiência.
Por que essa co-engenharia de hardware e software é importante para o desenvolvimento de IA na Google?
a. Porque as TPUs dependem de software de jogos em 3D, que é otimizado apenas por plataformas de entretenimento.
b. Para reduzir a quantidade de modelos de IA que podem ser treinados, visando limitar o mercado.
c. Para remover completamente o uso de CPUs e GPUs em qualquer projeto de IA da Google.
d. Para obrigar a comunidade acadêmica a abandonar técnicas de pesquisa tradicionais e migrar para as soluções proprietárias.
e. Porque o aperfeiçoamento simultâneo do hardware (TPUs) e do software (frameworks) permite obter melhor desempenho, aproveitando ao máximo a arquitetura física e os recursos de programação.

A disponibilização de modelos abertos, como a família Gemma, representa uma mudança significativa na estratégia de compartilhamento de tecnologia por parte da Google.
Considerando os impactos dessa postura para o ecossistema de Inteligência Artificial, qual das alternativas a seguir reflete, de maneira mais precisa, o papel da abertura de modelos como o Gemma na dinâmica da inovação tecnológica?
a. O compartilhamento de modelos é uma ação isolada da Google e não dialoga com tendências globais de ciência aberta e inovação colaborativa.
b. A abertura dos modelos dificulta o avanço da pesquisa, pois impede que instituições privadas estabeleçam diferenciais competitivos.
c. A abertura de modelos como o Gemma amplia o acesso à pesquisa aplicada, fomenta a inovação descentralizada e fortalece o papel da comunidade no desenvolvimento e aprimoramento de soluções em IA.
d. A disponibilização pública desses modelos busca eliminar a necessidade de frameworks como TensorFlow e JAX.
e. A liberação de modelos abertos visa apenas fins didáticos, sendo desprovida de relevância prática para o mercado de tecnologia.

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.
Com base nessa perspectiva, qual alternativa expressa corretamente o modelo estratégico adotado pela Google para impulsionar a evolução da IA generativa?
a. A atuação da Google é centrada exclusivamente na comercialização de APIs de IA, sem investimentos relevantes em ciência fundamental.
b. 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.
c. A empresa atua de forma fragmentada, promovendo avanços isolados em hardware, mas sem integração com modelos ou produtos.
d. A empresa abandonou o desenvolvimento interno de modelos generativos, optando por terceirizar sua produção a startups e universidades parceiras.
e. A estratégia da Google prioriza apenas a pesquisa teórica em redes neurais, sem foco na aplicação prática ou no desenvolvimento de infraestrutura própria.

Existe uma importância de se ter um modelo como o Med-PaLM, um modelo especializado do Google voltado a perguntas e respostas médicas, em vez de usar apenas um modelo generalista. A respeito disso, assinale a alternativa correta. a. Reduzir a quantidade de parâmetros para 1 ou 2, simplificando o modelo ao extremo. b. Aplicar adaptações específicas para o contexto médico, melhorando a precisão terminológica e a confiabilidade das respostas nessa área sensível. c. Garantir que as respostas sejam totalmente infalíveis, substituindo médicos em qualquer procedimento clínico. d. Produzir visualizações de dados apenas em 3D para diagnósticos por imagem. e. Atender a um decreto legal que obriga a Google a ter modelos separados por cada área profissional.

O modelo Meena, apresentado em 2020 pela Google, foi um avanço na área de conversação por buscar respostas mais naturais e específicas.
O que essa métrica (SSA) buscava medir, segundo o material?
a. O grau de repetição de expressões ofensivas ou proibidas no chat.
b. O nível de criatividade literária, julgando se a resposta atende a padrões de rima e estrutura poética.
c. A capacidade do chatbot de tomar decisões éticas e autônomas em conversas moralmente complexas.
d. Unicamente a velocidade de resposta do modelo em cenários de baixa latência.
e. A sensatez e a especificidade das respostas, avaliando se o chatbot é coerente e foca em detalhes relevantes.

Em 2022, a Google apresentou o modelo PaLM (Pathways Language Model), treinado com 540 bilhões de parâmetros.
O que consiste, de forma geral, a abordagem chain-of-thought?
a. Uma técnica de detecção de plágio que analisa a origem exata de cada palavra no corpus de treinamento.
b. Uma estratégia de hardware para conectar TPUs em série, aumentando a velocidade de inferência.
c. Um método para excluir palavras consideradas ofensivas do conjunto de treinamento.
d. Uma técnica de compressão de dados para reduzir o tamanho do modelo sem afetar a qualidade.
e. Um modo de fazer o modelo explicar ou decompor seu raciocínio em etapas intermediárias, alcançando melhor precisão em problemas complexos.

O texto descreve que o Bard recebeu integrações com produtos como Gmail, Google Docs e Maps.
Em relação ao benefício direto dessa integração para o usuário final, assinale a alternativa correta.
a. O Bard substitui completamente a interface tradicional do Gmail, impedindo o envio manual de mensagens.
b. O Bard pode consultar dados nesses serviços para dar respostas mais personalizadas, como planejar viagens ou resumir e-mails do usuário.
c. Acessar o Bard passa a exigir a compra de uma licença especial para cada produto, como Google Docs ou Maps.
d. O Bard só permite buscas em sites pagos, restringindo a navegação em portais gratuitos.
e. O Bard cria anúncios personalizados no Gmail que substituem as mensagens recebidas dos contatos.

O lançamento apressado do Bard, assistente conversacional da Google, ocorreu em um contexto de intensa pressão competitiva.
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. 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.
c. Comprovou que o Bard era, desde o início, superior ao ChatGPT, e que o erro foi uma falha isolada de apresentação visual.
d. O erro demonstrou que a Google abandonou completamente os princípios de desenvolvimento responsável, optando por lançar produtos sem qualquer tipo de validação interna.
e. Indicou que os modelos de linguagem estão prontos para operar de forma totalmente autônoma, sem necessidade de supervisão humana ou fases de teste.