O paradigma moderno do Processamento de Linguagem Natural baseia-se na ideia de aproveitar o conhecimento geral de modelos massivos para resolver problemas específicos com maior rapidez. Esse processo de adaptação permite que uma base de conhecimento ampla seja refinada para atuar em domínios restritos, como análise de sentimentos ou reconhecimento de entidades, utilizando conjuntos menores de dados rotulados. Sobre o Fine-Tuning, assinale a opção correta: Questão 9Escolha uma opção: a. Modelos que passam por Fine-Tuning perdem totalmente a capacidade de entender a gramática original. b. Esse processo exige que o modelo seja treinado do zero absoluto para cada nova aplicação. c. O Fine-Tuning adapta um modelo pré-treinado generalista para uma tarefa específica com dados rotulados. d. O Fine-Tuning dispensa totalmente o uso de dados rotulados por já possuir conhecimento prévio. e. O objetivo principal do Fine-Tuning é aumentar o número de parâmetros do modelo original.