Como o algoritmo Byte Pair Encoding (BPE) impacta o processo...

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Ano: 2025 Banca: FCPC Órgão: UFC Prova: FCPC - 2025 - UFC - Analista de Tecnologia da Informação / Área: Ciência de Dados |

Q3162145 Engenharia de Software

Como o algoritmo Byte Pair Encoding (BPE) impacta o processo de aprendizagem de Large Language Models (LLMs), e qual é a principal vantagem de sua aplicação?

O BPE cria tokens de subpalavras que permitem que o modelo processe palavras desconhecidas ou raras, reduzindo a necessidade de vocabulários muito grandes e melhorando a generalização.

O BPE usa pares de palavras inteiras em frases fixas durante o pré-processamento, o que aumenta a velocidade de inferência, mas limita a flexibilidade de aprendizado do modelo.

O BPE reduz o vocabulário ao mínimo, eliminando palavras raras, o que impede que o modelo aprenda a lidar com termos de baixa frequência.

O BPE codifica todas as palavras em números inteiros fixos, eliminando a necessidade de embeddings e simplificando o treinamento.

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