Vamos analisar cada uma das afirmações: I) Ajustar a temperatura do modelo controla a aleatoriedade das respostas. Verdadeiro, a temperatura é um parâmetro que influencia a aleatoriedade das respostas geradas, onde temperaturas mais altas resultam em respostas mais criativas e variadas, enquanto temperaturas mais baixas tendem a gerar respostas mais conservadoras e previsíveis. II) Top-p define a probabilidade cumulativa para a seleção de tokens. Verdadeiro, o top-p (ou nucleus sampling) é uma técnica que seleciona os próximos tokens com base em uma probabilidade cumulativa, permitindo que o modelo escolha entre as opções mais prováveis até atingir uma certa probabilidade. III) Exemplos de referência ajudam a orientar o formato e o estilo das respostas. Verdadeiro, fornecer exemplos de referência pode ajudar o modelo a entender melhor o que se espera em termos de formato e estilo das respostas. IV) Contextualização no prompt melhora a relevância das respostas. Verdadeiro, a contextualização é importante para que o modelo compreenda melhor o que está sendo solicitado, resultando em respostas mais relevantes. V) Restrições de comprimento garantem respostas concisas e relevantes. Verdadeiro, definir restrições de comprimento pode ajudar a garantir que as respostas sejam mais concisas e focadas no que é relevante. Como todas as afirmações (I, II, III, IV e V) são verdadeiras, a alternativa correta é: a) I, II, III, IV e V.