Noções de Informática · CESPE / CEBRASPE · 2025 | Questão sqc-ce220895

Inteligência Artificial – Treinamento de Modelos

Gabarito: Certo (C). A afirmativa descreve corretamente o processo de treinamento de modelos de linguagem de grande escala como o ChatGPT, que envolve bilhões de atualizações nos parâmetros da rede neural para ajustar suas previsões. O texto de apoio menciona que "modelos baseados em bilhões de parâmetros, como o GPT-3" são treinados com grandes massas de dados, e que o conexionismo "depende do aprendizado de máquina alimentado por grandes massas de dados para calibrar o seu modelo".

O treinamento de redes neurais profundas é um processo iterativo de otimização. A cada iteração (ou lote de dados), os parâmetros (pesos e biases) são ajustados através de retropropagação do erro e algoritmos como gradiente descendente. Modelos como o ChatGPT possuem centenas de bilhões de parâmetros e são treinados por períodos extensos, realizando bilhões de atualizações. Portanto, a afirmação está correta.

PEGA ESSA DICA!

Lembre-se de que modelos de IA generativa, como o GPT, são treinados com aprendizado supervisionado e não supervisionado em enormes conjuntos de dados, ajustando bilhões de parâmetros para melhorar a capacidade de prever a próxima palavra em uma sequência.

Gabarito: Certo (C).

Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — CESPE / CEBRASPE 2025

Inteligência Artificial – Treinamento de Modelos