No contexto do Processamento de Linguagem Natural, a geração aumentada de recuperação (ou RAG, do inglês RetrievalAugmented Generation) é uma técnica que visa a melhorar a acurácia e a confiabilidade de modelos de IA Generativa. O objetivo principal dessa técnica é A) facilitar a interação entre modelos de IA generativa e interfaces de usuário, melhorando a experiência do usuário ao gerar respostas mais interativas. B) diminuir o volume de dados necessário para o treinamento de modelos de IA concentrando-se exclusivamente em dados de alta qualidade. C) aumentar a capacidade dos modelos de IA generativa de produzir conteúdo visual, como imagens e vídeos, a partir de descrições textuais. D) integrar técnicas de aprendizado por reforço para permitir que modelos de IA generativa aprendam com seus próprios erros e sucessos durante a geração de texto. E) enriquecer os modelos de IA generativa com informações obtidas de bases de dados externas no momento da geração, elevando a precisão e a riqueza dos textos gerados.

E) enriquecer os modelos de IA generativa com informações obtidas de bases de dados externas no momento da geração, elevando a precisão e a riqueza dos textos gerados.

Questões Engenharia de Software Inteligencia Artificial

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1Q1059974 | Engenharia de Software, Inteligencia Artificial, manhã, MF, FGV, 2024

No contexto do Processamento de Linguagem Natural, a geração aumentada de recuperação (ou RAG, do inglês RetrievalAugmented Generation) é uma técnica que visa a melhorar a acurácia e a confiabilidade de modelos de IA Generativa.
O objetivo principal dessa técnica é

✂️ a) facilitar a interação entre modelos de IA generativa e interfaces de usuário, melhorando a experiência do usuário ao gerar respostas mais interativas.
✂️ b) diminuir o volume de dados necessário para o treinamento de modelos de IA concentrando-se exclusivamente em dados de alta qualidade.
✂️ c) aumentar a capacidade dos modelos de IA generativa de produzir conteúdo visual, como imagens e vídeos, a partir de descrições textuais.
✂️ d) integrar técnicas de aprendizado por reforço para permitir que modelos de IA generativa aprendam com seus próprios erros e sucessos durante a geração de texto.
✂️ e) enriquecer os modelos de IA generativa com informações obtidas de bases de dados externas no momento da geração, elevando a precisão e a riqueza dos textos gerados.