Noções de Informática · FGV · 2025 | Questão sqc-fg121540

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação

Código: fg121540
Banca: FGV
Órgão: TCE-PE
Ano: 2025
Nível: Superior

Cargo: Auditor de Controle Externo – Tecnologia da Informação

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.

AA engenharia de prompt exige conhecimento profundo de linguagens de programação, pois os prompts devem ser escritos em linguagens formais como Python ou SQL.
BPrompts vagos e abertos tendem a melhorar a criatividade dos modelos e garantem maior precisão, especialmente em tarefas críticas e factuais.
CInstruções explícitas, exemplos no prompt e delimitação clara da tarefa aumentam a probabilidade de o LLM produzir respostas relevantes e adequadas ao objetivo.
DLLMs interpretam todos os prompts da mesma forma, independentemente da estrutura, do idioma ou da ordem em que as informações são fornecidas.
EA engenharia de prompt não tem impacto sobre a segurança das respostas geradas, já que os LLMs seguem regras internas fixas de filtragem de conteúdo.

Revelar gabarito e comentário

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

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”.

Engenharia de Prompt para LLMs

Gabarito: letra C. Instruções explícitas, exemplos e delimitação clara da tarefa são boas práticas reconhecidas de engenharia de prompt para obter respostas relevantes e adequadas. As demais alternativas apresentam equívocos comuns sobre a natureza dos prompts e o comportamento dos modelos.

A engenharia de prompt consiste em escrever instruções estratégicas para orientar modelos de IA generativa, como LLMs. O conteúdo de apoio (Inteligência Artificial) menciona técnicas como zero-shot, few-shot e cadeia de pensamento, que reforçam a importância de fornecer contexto e exemplos.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que a engenharia de prompt exige conhecimento profundo de linguagens de programação. Erro: os prompts são escritos em linguagem natural, não em Python ou SQL. Não é necessário saber programar para criar bons prompts.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Afirma que prompts vagos e abertos melhoram criatividade e garantem maior precisão. Erro: prompts vagos reduzem o controle sobre a resposta, especialmente em tarefas factuais. A precisão exige instruções específicas e delimitadas.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Corresponde exatamente ao que a engenharia de prompt recomenda: fornecer {{instruções explícitas}}, {{exemplos}} (few-shot) e {{delimitação clara}} da tarefa aumenta a chance de respostas úteis e alinhadas ao objetivo.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Afirma que LLMs interpretam todos os prompts da mesma forma. Erro: LLMs são sensíveis à estrutura, ao idioma, à ordem e à formulação das instruções. Pequenas variações podem mudar drasticamente a saída.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Afirma que a engenharia de prompt não impacta a segurança. Erro: a forma como o prompt é escrito pode ativar ou mitigar vieses, discurso de ódio e alucinações. Técnicas como RLHF e prompts cuidadosos são usadas para aumentar a segurança.

NÃO CAIA NESSA!

A alternativa B tenta confundir ao associar vagueza com criatividade e precisão. Na prática, vagueza prejudica a precisão, principalmente em tarefas factuais. Lembre-se: quanto mais claro e estruturado o prompt, melhor.

Gabarito: letra C.

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