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Q4279855 Engenharia de Software
Um modelo de linguagem de grande porte (LLM) é utilizado para produzir sínteses preliminares de documentos técnicos. Em um teste, o texto fornecido ao modelo não informa a data de conclusão de determinada obra. Ainda assim, a resposta gerada apresenta uma data específica, formulada como se constasse do documento.
Para aperfeiçoar o comando usado nessa tarefa, foram propostas diferentes instruções complementares.

A instrução mais diretamente relacionada à redução do problema observado é
Alternativas

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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.

Tema central: Fidelidade ao conteúdo documental
Análise das alternativas
A
Certa
A alternativa A combina uma restrição de conteúdo com um procedimento para lidar com lacunas. A restrição impede que informações sem suporte no documento sejam acrescentadas; o procedimento determina que a indisponibilidade seja expressamente registrada, em vez de ser preenchida por uma resposta provável. Essas duas medidas enfrentam diretamente o problema observado, sem garantir sua eliminação completa.
B
Errada
Objetividade e destaque de datas são orientações de seleção e apresentação. Não proíbem acrescentar uma data ausente nem determinam que sua ausência seja informada.
C
Errada
Autoriza fornecer a resposta mais provável quando a informação não estiver explícita. Probabilidade não comprova presença no documento; a leitura integral não corrige essa autorização para preencher o dado ausente.
D
Errada
Determina resolver lacunas e fornecer uma resposta única, mas não exige suporte documental para cada dado nem prevê o registro de sua ausência. Unicidade da resposta não assegura fidelidade ao conteúdo.
E
Errada
Permite completar dados ausentes por inferência contextual. Nesta tarefa, um dado inferido não equivale a um dado documentado, de modo que a instrução não enfrenta diretamente a apresentação de informação não fornecida como se constasse do texto.
Pegadinha da questão
Confundir uma resposta provável, inferida ou completa com uma resposta sustentada pelo documento. Objetividade, leitura integral e resposta única também não garantem esse suporte.
Dica para questões semelhantes
  • 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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Comentários

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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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