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Uma equipe de Analistas está implementando um modelo LLM para uso no Tribunal Regional ...
Uma equipe de Analistas está implementando um modelo LLM para uso no Tribunal Regional do Trabalho e precisa garantir que o modelo não gere respostas inapropriadas ou incorretas, mantendo a relevância e coerência do conteúdo. Para ajustar o desempenho do modelo e evitar problemas como alucinações e vieses, eles optaram por
A
reduzir o número de camadas de rede neural para minimizar o processamento e aumentar a velocidade de inferência, pois isso reduziria erros causados por dados não estruturados.
B
usar o aprendizado zero-shot durante o treinamento, pois ele é suficiente para que o modelo aprenda a generalizar padrões sem supervisão.
C
utilizar Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) para treinar o modelo a partir de respostas corrigidas por humanos.
D
implementar fine-tuning com um conjunto de dados menor & mais especifico, sem utilizar nenhum mecanismo de atenção para evitar sobrecarga de processamento.
E
aumentar o número de tokens e embeddings durante o treinamento para que o modelo tenha mais dados contextuais disponíveis.