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Com base em conceitos de transformers e LLMs, RAG, agentificação, engenharia de prompts, bem como ética e segurança em IA, analise as afirmativas a seguir.
I. Em uma arquitetura com RAG, o LLM é utilizado principalmente como gerador condicionado a evidências: os documentos relevantes são buscados por similaridade de embeddings em um índice vetorial e incorporados ao contexto de entrada, de modo que decisões sobre fragmentação (tamanho dos trechos, sobreposição, estratégia de indexação) influenciam diretamente tanto a recuperação quanto a qualidade e a fundamentação das respostas.
II. Em arquiteturas que combinam LLMs com RAG, o risco de exposição indevida de dados sensíveis tende a ser intrinsecamente menor do que no uso direto de LLMs, porque os documentos sigilosos não precisam ser indexados: o modelo passa a depender principalmente de representações paramétricas já aprendidas no pré-treinamento, reduzindo a necessidade de controles específicos sobre o ciclo de vida dos dados no índice vetorial.
III. Técnicas de alinhamento com preferências humanas, como Reinforcement Learning e variantes de preference optimization, são frequentemente combinadas com boas práticas de engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, encadeamento de pensamento) e com avaliações sistemáticas de prompts e saídas, pois, mesmo após o alinhamento, permanecem desafios como viés algorítmico, suscetibilidade a jailbreaks e prompt injection, exigindo camadas adicionais de governança, monitoramento e auditoria.
Está correto o que se afirma em:
• Para z = 0, observou-se a ≈ 0,5;
• Para z = ln (3), observou-se a ≈ 0,75;
• Para z = −ln (3), observou-se a ≈ 0,25.
Admita que o neurônio utiliza uma única função de ativação escalar a = f(z), aplicada a todos os valores de z, e que as aproximações numéricas acima são consideradas exatas para fins de análise.
Nessa situação, conclui-se que a função de ativação compatível com os dados observados é:
1. Aprendizado supervisionado
2. Aprendizado não supervisionado
3. Aprendizado semisupervisionado
( ) Uso de algoritmos de clustering como k-means ou clustering hierárquico para agrupar observações com base em medidas de similaridade, sem rótulos de saída.
( ) Emprego de algoritmos de propagação de rótulos (label propagation ou label spreading), combinando um pequeno conjunto de exemplos rotulados com um grande volume de dados não rotulados para melhorar a generalização.
( ) Utilização de k-vizinhos mais próximos (k-NN) para classificar exemplos, tomando como referência os rótulos dos vizinhos mais próximos no conjunto de treino.
A sequência correta é:
A principal diferença conceitual entre essas duas abordagens reside no fato de que, no aprendizado supervisionado:
Associe cada situação ao principal princípio de segurança afetado.
1. Confidencialidade
2. Integridade
3. Disponibilidade
( ) Um erro em um processo de atualização de software altera indevidamente parte dos registros de transações financeiras.
( ) Uma pane em um servidor impede, por horas, o acesso dos usuários a um sistema crítico de emissão de passagens.
( ) Um funcionário sem autorização consegue visualizar o prontuário médico de um paciente em um sistema hospitalar.
A sequência correta é:
Sobre a norma ISO/IEC 27001, analise os itens e assinale a alternativa CORRETA:
I - Refere aos requisitos para assegurar a imparcialidade nas atividades de avaliação de conformidade.
II - Padrão internacional para a Gestão de Segurança da Informação (SGSI).
III - Fornece requisitos para estabelecer, implementar, manter e melhorar continuamente um sistema focando em como as organizações devem gerenciar conflitos de interesse.
IV - É uma norma desenvolvida pela ISO e pela IEC para criar uma estrutura de políticas, processos e controles para proteger dados sensíveis contra ameaças diversas.
I - Gerenciar a execução de múltiplos processos em um sistema operacional.
II - Otimizar o uso do processador.
III - Minimizar a taxa de transferência (throughput).
IV - Maximizar o tempo de espera e resposta.
I - Criptomoedas e Sistemas de Pagamento.
II - Contratos Inteligentes.
III - Aumentar a Capacidade de memória.
IV - Análise de logs sistemas de hash.
I - Faz o único núcleo físico de CPU parecer dois núcleos lógicos (ou threads) para o sistema operacional.
II - Aumenta a memória RAM.
III - Permitindo que ele execute múltiplas tarefas (threads de software) de forma mais eficiente.
IV - Reduzir temperatura do processador.