Com o avanço do deep learning, redes neurais profundas e grandes modelos de linguagem (LLMs) vêm sendo amplamente utilizados em aplicações como tradução automática, geração de texto, reconhecimento de imagens e assistentes virtuais. A respeito de redes neurais profundas, deep learning e grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta. A) Redes neurais profundas possuem apenas uma camada oculta entre a entrada e a saída e são ideais para tarefas simples de classificação linear. B) O termo deep learning refere-se a técnicas que dispensam o uso de redes neurais artificiais, utilizando apenas algoritmos estatísticos tradicionais. C) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são caracterizados por seu tamanho reduzido, pois dependem de poucos parâmetros para evitar sobrecarga computacional. D) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) utilizam arquiteturas de redes neurais profundas, como os transformadores, para processar sequências de texto e aprender padrões complexos. E) Redes neurais profundas são indicadas exclusivamente para reconhecimento de imagens e não são aplicadas em processamento de linguagem natural.

D) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) utilizam arquiteturas de redes neurais profundas, como os transformadores, para processar sequências de texto e aprender padrões complexos.

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Com o avanço do deep learning, redes neurais profundas e grandes modelos de linguagem (...

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1Q1039872 | Noções de Informática, Inteligência Artificial e Automação, Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação, TCE PE, FGV, 2025

Com o avanço do deep learning, redes neurais profundas e grandes modelos de linguagem (LLMs) vêm sendo amplamente utilizados em aplicações como tradução automática, geração de texto, reconhecimento de imagens e assistentes virtuais.
A respeito de redes neurais profundas, deep learning e grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta.

✂️ a) Redes neurais profundas possuem apenas uma camada oculta entre a entrada e a saída e são ideais para tarefas simples de classificação linear.
✂️ b) O termo deep learning refere-se a técnicas que dispensam o uso de redes neurais artificiais, utilizando apenas algoritmos estatísticos tradicionais.
✂️ c) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são caracterizados por seu tamanho reduzido, pois dependem de poucos parâmetros para evitar sobrecarga computacional.
✂️ d) Os grandes modelos de linguagem (LLMs) utilizam arquiteturas de redes neurais profundas, como os transformadores, para processar sequências de texto e aprender padrões complexos.
✂️ e) Redes neurais profundas são indicadas exclusivamente para reconhecimento de imagens e não são aplicadas em processamento de linguagem natural.