Um modelo de linguagem de grande porte (LLM) é utilizado par...
Para aperfeiçoar o comando usado nessa tarefa, foram propostas diferentes instruções complementares.
A instrução mais diretamente relacionada à redução do problema observado é
Gabarito comentado
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Gabarito: A
Fundamento decisivo: A data não estava no documento, mas foi apresentada como se estivesse. A alternativa correta deveria, portanto, exigir fidelidade ao conteúdo e tratamento explícito da ausência, como faz a A.
- Quando o problema for acrescentar dados sem suporte documental, procure uma instrução que restrinja expressamente a resposta ao conteúdo fornecido.
- Verifique se a instrução define o que fazer com dados ausentes: registrar a ausência, em vez de preencher a lacuna.
- Não trate probabilidade ou inferência contextual como prova de que uma informação consta do documento.
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Gabarito A
O problema descrito na questão é a chamada alucinação do LLM, na qual o modelo inventa dados (como a data específica da obra) que não constam do texto original fornecido.
A instrução da alternativa A aplica a técnica de ancoragem estrita (grounding), restringindo o escopo de conhecimento do modelo exclusivamente aos dados presentes no prompt e definindo uma instrução explícita de recusa ou declaração de ausência (fallback instruction). Isso impede diretamente que o modelo invente informações para preencher lacunas.
Vamos na fé!
Retroceder Nunca Render-se Jamais !
Força e Fé !
Fortuna Audaces Sequitur !
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