O Ansible utiliza uma abordagem de desenvolvimento de código declarativo para cr...

Questão de Informática da banca COMPERVE UFRN aplicada no concurso UFRN (2024). Confira a resolução completa abaixo:

Q1077044•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
COMPERVE UFRN•
UFRN•
Técnico em Tecnologia da Informação Suporte e Redes•
2024

O Ansible utiliza uma abordagem de desenvolvimento de código declarativo para criar e gerenciar configurações. Nesse contexto, Ansible Playbooks são listas de tarefas executadas, automaticamente, em hosts especificados pelo administrador. Uma das características das Ansible Playbook é

conter um ou mais plays (host alvo).

executar tarefas aleatoriamente, sem uma ordem predefinida.

utilizar um arquivo no formato JSON.

configurar a cláusula become com o valor root para ativar privilégios de usuário.

Questões Relacionadas

Q1048667•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
FGV•
TCE PE•
Procurador do Tribunal de Contas•
2025

Com relação à Inteligência Artificial, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) Representa o conjunto de modelos, algoritmos, técnicas e metodologias que podem ser implementados como sistemas computacionais
( ) Produz resultados como previsões, classificações, recomendações e decisões, a partir de processos de aprendizagem baseados em grande volume de dados.
( ) Tem potencial para influenciar somente ambientes virtuais.

As afirmativas são, respectivamente,

Q1039875•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
FGV•
TCE PE•
Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação•
2025

Com a popularização de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT e o Claude, a engenharia de prompt tornou-se uma habilidade essencial para direcionar corretamente esses modelos, extraindo respostas mais úteis, seguras e alinhadas ao objetivo do usuário.
Em relação às boas práticas de engenharia de prompt aplicadas a grandes modelos de linguagem (LLMs), assinale a afirmativa correta.

A engenharia de prompt exige conhecimento profundo de linguagens de programação, pois os prompts devem ser escritos em linguagens formais como Python ou SQL.

Prompts vagos e abertos tendem a melhorar a criatividade dos modelos e garantem maior precisão, especialmente em tarefas críticas e factuais.

Instruções explícitas, exemplos no prompt e delimitação clara da tarefa aumentam a probabilidade de o LLM produzir respostas relevantes e adequadas ao objetivo.

LLMs interpretam todos os prompts da mesma forma, independentemente da estrutura, do idioma ou da ordem em que as informações são fornecidas.

A engenharia de prompt não tem impacto sobre a segurança das respostas geradas, já que os LLMs seguem regras internas fixas de filtragem de conteúdo.

Q1039877•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
FGV•
TCE PE•
Auditor de Controle Externo Tecnologia da Informação•
2025

No treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, uma técnica importante, utilizada para estabilizar o treinamento e favorecer a convergência - especialmente ao lidar com camadas profundas -, é a normalização por camada, conhecida como Layer Normalization, que consiste em:

normalizar as ativações ao longo dos canais de entrada, reduzindo o desvio padrão espacial, ideal para modelos CNN.

realizar a normalização entre exemplos de treinamento, reduzindo a variação das ativações dentro de um mesmo lote.

normalizar as ativações individualmente para cada exemplo, considerando todos os neurônios da mesma camada.

aplicar uma normalização nas ativações por meio de uma média móvel das ativações das camadas anteriores.

realizar uma normalização baseada em gradientes acumulados, diretamente no passo de retropropagação (backpropagation).

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