Grátis: O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), lançado em 2018, é um marco importante na aplicação de arquiteturas Transformer v... – Questões Respondidas

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O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), lançado em 2018, é um marco importante na aplicação de arquiteturas Transformer voltadas à compreensão de linguagem. Diferentemente dos modelos gerativos, como o ChatGPT, o BERT foca em interpretar e entender significados. Com base nesta informação, qual foi o principal impacto do BERT nos produtos da Google? Assinale a alternativa correta. a. Foi incorporado ao algoritmo de busca, melhorando a compreensão das consultas dos usuários e retornando resultados mais alinhados ao contexto. b. Tornou-se responsável pela monetização de anúncios, segmentando o conteúdo gerado pelo usuário de forma mais eficiente. c. Passou a ser o único modelo de tradução do Google Tradutor, substituindo por completo modelos baseados em RNNs. d. Serviu exclusivamente para detecção de spam, sem influenciar a busca ou outros produtos de linguagem. e. O BERT substituiu todos os algoritmos de recomendação de vídeo no YouTube, focando apenas em curadoria de conteúdo infantil.

há 10 meses

há 10 meses

Inteligência Artificial VI

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Ed

há 10 meses

Vamos analisar as alternativas uma a uma, considerando o impacto do BERT nos produtos do Google: a) Foi incorporado ao algoritmo de busca, melhorando a compreensão das consultas dos usuários e retornando resultados mais alinhados ao contexto. - Esta opção está correta, pois o BERT foi realmente integrado ao algoritmo de busca do Google, permitindo uma melhor interpretação das consultas e resultados mais relevantes. b) Tornou-se responsável pela monetização de anúncios, segmentando o conteúdo gerado pelo usuário de forma mais eficiente. - Embora o BERT possa ajudar na compreensão de texto, ele não é especificamente responsável pela monetização de anúncios. c) Passou a ser o único modelo de tradução do Google Tradutor, substituindo por completo modelos baseados em RNNs. - O BERT não é o único modelo de tradução utilizado pelo Google Tradutor, e não substituiu completamente os modelos baseados em RNNs. d) Serviu exclusivamente para detecção de spam, sem influenciar a busca ou outros produtos de linguagem. - O BERT não se limita à detecção de spam; seu impacto é muito mais amplo, especialmente na busca. e) O BERT substituiu todos os algoritmos de recomendação de vídeo no YouTube, focando apenas em curadoria de conteúdo infantil. - Essa afirmação é incorreta, pois o BERT não substituiu algoritmos de recomendação de vídeo no YouTube. Portanto, a alternativa correta é: a) Foi incorporado ao algoritmo de busca, melhorando a compreensão das consultas dos usuários e retornando resultados mais alinhados ao contexto.

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Em 2022, a Google apresentou o modelo PaLM (Pathways Language Model), treinado com 540 bilhões de parâmetros. Esse modelo se destacou ao demonstrar habilidades de raciocínio complexo, especialmente quando utilizava a técnica de chain-of-thought. O que consiste, de forma geral, a abordagem chain-of-thought? Assinale a alternativa correta. a. Uma estratégia de hardware para conectar TPUs em série, aumentando a velocidade de inferência. b. Uma técnica de detecção de plágio que analisa a origem exata de cada palavra no corpus de treinamento. c. Um método para excluir palavras consideradas ofensivas do conjunto de treinamento. d. Uma técnica de compressão de dados para reduzir o tamanho do modelo sem afetar a qualidade. e. Um modo de fazer o modelo explicar ou decompor seu raciocínio em etapas intermediárias, alcançando melhor precisão em problemas complexos.

A cada nova geração de TPU, também são implementadas melhorias em frameworks como o TensorFlow e o JAX, possibilitando maior eficiência.
Por que essa co-engenharia de hardware e software é importante para o desenvolvimento de IA na Google?
a. Porque as TPUs dependem de software de jogos em 3D, que é otimizado apenas por plataformas de entretenimento.
b. Para reduzir a quantidade de modelos de IA que podem ser treinados, visando limitar o mercado.
c. Para remover completamente o uso de CPUs e GPUs em qualquer projeto de IA da Google.
d. Para obrigar a comunidade acadêmica a abandonar técnicas de pesquisa tradicionais e migrar para as soluções proprietárias.
e. Porque o aperfeiçoamento simultâneo do hardware (TPUs) e do software (frameworks) permite obter melhor desempenho, aproveitando ao máximo a arquitetura física e os recursos de programação.

O desenvolvimento de modelos de linguagem em larga escala, como os utilizados pela Google, traz à tona desafios importantes relacionados à segurança, vieses e impactos sociais. Embora os avanços tecnológicos permitam aplicações sofisticadas, a ausência de controles adequados pode resultar em respostas discriminatórias, imprecisas ou socialmente prejudiciais.
Diante desse cenário, a Google adotou uma série de medidas preventivas e corretivas para mitigar os riscos associados à IA generativa. Com base no conteúdo da apostila e nos debates contemporâneos sobre ética em inteligência artificial, qual das alternativas apresenta uma abordagem realista e tecnicamente adequada adotada por empresas como a Google para enfrentar essas questões?
a. Implementar filtros automatizados, diretrizes de uso responsável, auditoria contínua e participação humana nos ciclos de avaliação, equilibrando inovação com princípios de segurança, equidade e responsabilidade social.
b. Limitar o acesso aos modelos de linguagem apenas a empresas e governos, impedindo o uso por pesquisadores e desenvolvedores independentes.
c. Transferir a responsabilidade pelas respostas dos modelos para os usuários, eliminando filtros ou diretrizes internas.
d. Proibir completamente a geração de conteúdo textual por modelos de IA, como forma de eliminar qualquer risco de viés ou erro.
e. Focar exclusivamente na performance técnica dos modelos, uma vez que aspectos éticos e sociais não interferem na precisão das respostas.

Considerando os principais pontos abordados sobre a trajetória da IA generativa na Google, como avanços em modelos e infraestrutura, aspectos de segurança e ética, qual conselho principal emerge para quem deseja compreender e aplicar a IA generativa de forma efetiva? Assinale a alternativa correta. a. Não explorar aplicações práticas e se limitar a leituras teóricas, pois a IA generativa ainda é inviável comercialmente. b. Acreditar que a IA substitui completamente a participação humana, dispensando supervisão ou validação. c. Não se preocupar com vieses ou confiabilidade, pois a tecnologia já atingiu um nível totalmente seguro. d. Manter-se atualizado quanto aos avanços de modelos e infraestrutura, equilibrando a adoção responsável e a exploração das oportunidades que surgem, com consciência sobre segurança, ética e eficiência. e. Focar apenas em modelos fechados e proprietários, pois a colaboração aberta atrasa o desenvolvimento.

O PaLM, lançado em 2022, foi considerado um dos maiores modelos de linguagem da Google, com 540 bilhões de parâmetros e treinamento em múltiplos idiomas e tipos de dados. O texto destaca que o PaLM superou outros sistemas em 28 de 29 benchmarks de linguagem.
Por que o PaLM conseguiu tais resultados expressivos, de acordo com o material?
a. Por ter sido treinado exclusivamente em textos de sites de notícias, garantindo dados 100% confiáveis.
b. Devido ao seu tamanho modesto de apenas 5 milhões de parâmetros, facilitando o overfitting controlado.
c. Pela substituição de toda a arquitetura Transformer por redes de memória de longo prazo (LSTM).
d. Por combinar escalabilidade (número de parâmetros), diversidade de dados e técnicas como chain-of-thought, resultando em alto desempenho em múltiplas tarefas.
e. Porque dispensava completamente o uso de TPUs, utilizando apenas CPU e memória RAM convencional.

A rápida ascensão do ChatGPT no final de 2022 gerou repercussões significativas no ecossistema da inteligência artificial, forçando a Google a acelerar iniciativas que até então estavam em estágio experimental ou restrito à pesquisa interna. Como resposta, a empresa não apenas lançou o Bard e integrou IA generativa à Busca (SGE), como também promoveu mudanças organizacionais profundas.
Com base na leitura da apostila e na análise das estratégias da Google frente à concorrência, identifique a alternativa que expressa corretamente uma medida estrutural e estratégica adotada pela empresa para consolidar sua atuação no campo da IA generativa.
a. A fusão das equipes do Google Brain e da DeepMind para formar a Google DeepMind, visando acelerar o desenvolvimento de IA avançada ao unificar talento técnico e capacidade computacional em uma estrutura centralizada.
b. A decisão de encerrar o Google Brain e redirecionar todos os esforços exclusivamente para produtos como Android e Chrome OS.
c. A descontinuação de projetos voltados à IA conversacional e a volta ao uso exclusivo de algoritmos baseados em palavras-chave para busca.
d. A criação de um novo modelo de IA proprietário, exclusivo para a área de publicidade, sem conexão com os esforços em linguagem natural.
e. A terceirização completa da pesquisa em IA, por meio de parcerias com startups, com o objetivo de reduzir custos operacionais.

No que diz respeito ao principal objetivo do Google AI Studio, conforme descrito no material, avalie as opções a seguir e assinale a alternativa correta. a. Impedir que desenvolvedores criem aplicações próprias, obrigando todos a usar apenas APIs internas do Google. b. Tornar obrigatório o pagamento de taxas elevadas para armazenar modelos de IA, ainda que pequenos. c. Fornecer uma plataforma para jogos de realidade aumentada, sem relação com IA generativa. d. Facilitar o desenvolvimento e a adoção de modelos de IA, inclusive generativos, oferecendo uma interface intuitiva e poder computacional escalável. e. Substituir totalmente o Bard, encerrando o chatbot em favor de um ambiente corporativo exclusivo.

No tópico 6, “Lançamentos de novos modelos e polêmicas”, o texto destaca que a Google vinha sendo cautelosa quanto a disponibilizar seus modelos “brutos”. Em contrapartida, outras empresas, como a Meta, optaram por abrir o código de alguns de seus grandes modelos.
Qual fator, segundo o texto, levou a Google a começar a mudar essa postura com o lançamento da família Gemini/Gemma?
a. A total desistência da Google em competir no mercado de IA optando por liberar tudo publicamente.
b. A crescente pressão competitiva e a necessidade de mostrar valor concreto ao público, incentivando uma maior abertura e colaboração com a comunidade.
c. Uma imposição legal dos Estados Unidos obrigando empresas de IA a abrir seus modelos.
d. Os altos custos de hospedagem na nuvem, que só poderiam ser reduzidos ao divulgar todo o código.
e. A falta de interesse da comunidade científica, que não via mais relevância nos modelos fechados.

Um dos primeiros produtos da Google a incorporar inteligência artificial generativa de forma prática foi o recurso Smart Reply, integrado ao Gmail. Essa funcionalidade surgiu a partir de experimentos internos com redes neurais sequence-to-sequence, que possibilitaram ao sistema sugerir automaticamente respostas curtas e coerentes a e-mails recebidos. Com base nesta informação, assinale a alternativa que indica o principal benefício percebido com a introdução do Smart Reply. a. Aliviar os usuários da tarefa de escrever respostas rotineiras, oferecendo sugestões automatizadas com linguagem natural. b. Substituir o sistema de busca do Google por meio de respostas geradas por IA. c. Eliminar completamente a necessidade de escrita manual de e-mails no Gmail. d. Criar um assistente virtual para navegação por comandos de voz dentro da interface do Gmail. e. Viabilizar a geração automática de imagens para anexar aos e-mails.