Uma equipe de Analistas está implementando um modelo...

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.