Questões de Concurso Público TCE-PA 2024 para Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados

A decomposição em valores singulares (Singular ValueDecomposition - SVD) é uma técnica para determinar relaçõesentre dados, sendo utilizada no projeto de sistemas derecomendação. Considere a matriz



e sua decomposição em valores singulares dada por A = ∪ Σ V^T .Nesse caso, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V)ou falsas (F).
( ) Os elementos da diagonal principal de Σ são √26 e √6. ( ) Os elementos da primeira coluna da matriz ∪ podem ser dados por 2/√13 e 3/√13. ( ) Os elementos da primeira coluna da matriz V podem ser dados por − 3/√13 e 2/√13 .
As afirmativas são, respectivamente,

As redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks - ANN) constituem um grupo de algoritmos inspirados nas funções dos neurônios no cérebro humano. Diversas arquiteturas de redes neurais são utilizadas para diferentes problemas, conforme suas funcionalidades.
Existe uma arquitetura de rede neural específica, especialmente apropriada ao reconhecimento de padrões de imagens e vídeos, por possuir as seguintes propriedades:
• As informações fluem apenas em uma direção. • As informações são propagadas em diferentes camadas neurais que filtram características (isto é, as features). • As informações são propagadas em diferentes camadas que reduzem sua dimensionalidade.
Das opções a seguir, as redes que mais aderem às propriedades listadas acima são as redes 

As arquiteturas de modelos de linguagem de larga escala (Large Language Models - LLM) surgiram recentemente, revolucionando a área de inteligência artificial nas áreas de processamento e geração de texto.
A arquitetura desses modelos baseia-se, majoritariamente, nas redes neurais do tipo transformers. Relacione as arquiteturas a seguir com suas características principais:
1. BERT 2. GPT 3. T5
( ) Utiliza decoders das redes transformer para prever novos tokens a partir de uma sequência, tornando-se ideal para a geração de textos. ( ) Utiliza encoders das redes transformer para "entender" o contexto de frases, tornando-se ideal para classificação de textos. ( ) Utiliza encoders e decoders das redes transformer, sendo adaptável a situações em que seja necessário gerar novos textos ou processar textos para "entender" o contexto das frases. ( ) Em comparação com as outras arquiteturas, tem menor necessidade de fine-tuning para melhora de performance. 
A relação correta, na ordem apresentada, é

Alguns dos primeiros modelos de linguagem de larga escala desenvolvidos tendiam a gerar resultados incorretos com excesso de confiança, caracterizando o que se convencionou chamar de alucinações dos modelos. Uma estratégia de mitigação das alucinações é o uso da técnica de Geração Aumentada por Recuperação, ou Retrieval-Augmented Generation (RAG).
A respeito da RAG, avalie as afirmativas a seguir.
I. Baseia-se na combinação de sistemas de recuperação de informações e de modelos generativos capazes de produzir novos textos. II. Permite aos modelos buscarem informações relevantes em bases de dados mais confiáveis durante o processamento das consultas dos usuários (user queries), viabilizando melhor adequação a contextos e melhor qualidade das respostas. III. Não altera os parâmetros dos modelos generativos, e, portanto, não influencia o treinamento das redes neurais com informações recuperadas de bases de dados externas.
Está correto o que se afirma em

Em processamento de linguagem natural (Natural Language Processing - NLP), é fundamental que sejam utilizadas técnicas para representar palavras numericamente como vetores. As representações numéricas são importantes para capturar relações semânticas entre as palavras, permitindo, por exemplo, processamentos para a detecção de similaridades entre palavras e o desenvolvimento de chatbots.
Entre as técnicas de NLP para a representação numérica de palavras destacam-se as seguintes: