Um modelo de linguagem pode ser ajustado para adotar tom, terminologia e estilo de resposta específicos por meio de personalização, diferentemente da simples inclusão de contexto no prompt. Enquanto abordagens como fine-tuning completo, uso de adaptadores, aprendizado por reforço com feedback humano e destilação oferecem diferentes estratégias de alinhamento comportamental, cada uma apresenta custos, requisitos de dados e riscos distintos. Considerando as estratégias de personalização e alinhamento comportamental apresentadas, avalie as afirmações a seguir. I - Fine-tuning completo elimina riscos de perda catastrófica de informação. II - Destilação permite reduzir tamanho do modelo mantendo conhecimento original integral. III - Personalizar um modelo altera intrinsecamente seu comportamento conversacional padrão. IV - DPO trabalha diretamente com preferências entre respostas distintas fornecidas. É correto o que se afirma em Grupo de escolhas da pergunta I e II, apenas. I, III e IV, apenas. III e IV, apenas. I, II e III, apenas. II e III, apenas.