Vamos analisar cada alternativa: a. Para permitir que o modelo capture padrões robustos e generalizáveis, aprendendo mais nuances e variações. Verdadeiro, essa é uma razão válida para a necessidade de grandes volumes de dados em modelos generativos, pois mais dados ajudam a capturar padrões complexos e a generalizar melhor. b. Para limitar a capacidade criativa do modelo, mantendo-o dentro de parâmetros predefinidos. Falso, essa afirmação não é correta, pois a quantidade de dados não é usada para limitar a criatividade, mas sim para expandir a capacidade de aprendizado do modelo. c. Para diminuir a complexidade da arquitetura da rede neural, tornando-a mais leve. Falso, a quantidade de dados não está diretamente relacionada à complexidade da arquitetura da rede neural. d. Para garantir que o modelo memorize cada exemplo individualmente, sem generalização. Falso, o objetivo é exatamente o oposto: usar grandes volumes de dados para que o modelo possa generalizar e não apenas memorizar. e. Para reduzir o tempo de treinamento dos modelos e torná-los mais baratos. Falso, mais dados geralmente aumentam o tempo de treinamento, não o reduzem. Com base na análise, a alternativa correta é: a) Para permitir que o modelo capture padrões robustos e generalizáveis, aprendendo mais nuances e variações.