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Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — FGV 2025

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação
Código
fg106556
Banca
FGV
Órgão
CGE-SP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Auditor Estadual de Controle - Tecnologia da Informação - tarde
Um servidor da Controladoria deseja usar um Large Language Model (LLM), como o GPT ou Llama, em sua versão padrão pré treinada, para uma tarefa imediata e genérica de processamento de texto. A tarefa consiste em receber um longo relatório jurídico e criar um resumo conciso de um parágrafo.Assinale a opção que indica a aplicação fundamental dos LLMs que permite que eles processem um texto extenso de entrada e gerem uma saída textual mais curta e coerente, como um resumo, sem a necessidade de ajuste fino (fine-tuning).
  1. ADetecção de outliers em Séries Temporais.
  2. BClassificação Binária de Datasets Tabulares.
  3. CGeração de Linguagem ou Geração de Texto.
  4. DGeração de Imagem por Modelos de Difusão.
  5. EAgrupamento não Supervisionado de Dados Numéricos.
Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — Geração de Linguagem ou Geração de Texto.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Large Language Models (LLMs) – Geração de Texto

Gabarito: letra C. A aplicação fundamental dos Large Language Models (LLMs), como GPT e Llama, é a geração de linguagem natural (ou geração de texto). É essa capacidade que permite a um LLM receber um texto extenso e produzir um resumo conciso e coerente, sem a necessidade de ajuste fino (fine-tuning). As demais alternativas referem-se a tarefas de outros tipos de modelos de IA.

  1. 1Entrada: texto extenso (prompt)
  2. 2LLM processa sem fine-tuning
  3. 3Geração de linguagem natural
  4. 4Saída: resumo conciso e coerente
LEVEL · soulevel.com.br

Alternativa A — ❌ Incorreta

Detecção de outliers em séries temporais é uma tarefa de análise de dados, normalmente realizada com modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina específicos para séries temporais, não sendo a função principal de um LLM.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Classificação binária de datasets tabulares é uma tarefa clássica de aprendizado supervisionado, executada por modelos como árvores de decisão, regressão logística ou redes neurais para dados estruturados, não por LLMs.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

LLMs são projetados para gerar texto a partir de uma entrada (prompt). A tarefa de resumo é uma aplicação direta dessa capacidade: o modelo lê o texto longo e gera uma versão mais curta, mantendo a coerência e as informações principais, sem necessidade de fine-tuning.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Geração de imagem por modelos de difusão (ex.: DALL-E, Stable Diffusion) é uma tarefa de IA generativa voltada para imagens, não para texto. LLMs tratam exclusivamente de linguagem.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Agrupamento não supervisionado de dados numéricos é uma técnica de aprendizado de máquina (clustering) usada para encontrar padrões em dados numéricos, sem relação com a geração de texto.

NÃO CAIA NESSA!

A banca mistura diferentes aplicações de IA para testar se o candidato sabe que a essência dos LLMs é a geração de texto. Lembre-se: LLM é um modelo de linguagem – sua saída é sempre textual.

Gabarito: letra C.

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