O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitet...

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

Q1078297•
Informática•
Inteligência Artificial e Automação•
FIOCRUZ•
FIOCRUZ•
Ciência de dados em saúde•
2024

O ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Sobre o Chat-GPT, é correto afirmar que:

é uma abordagem de aprendizado de máquina que utiliza uma rede neural transformadora treinada sob demanda em uma grande quantidade de dados textuais para realizar tarefas diversas, como geração de texto, tradução, questionamento e resposta, entre outras.

ele aprende a prever a próxima palavra em uma sequência, mas não tem uma compreensão profunda da estrutura e do conteúdo da linguagem.

apesar de ele entender contextos, gerar respostas coesas e manter uma conversa significativa, ele não foi afinado especificamente para tarefas de conversação.

é uma ferramenta poderosa, mas pode gerar respostas que não são necessariamente precisas ou contextualmente apropriadas, pois sua geração é baseada em padrões aprendidos nos dados de treinamento.

lista uma bibliografia segura de onde as informações apresentadas foram retiradas.

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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