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Banca de QUALIFICAÇÃO: TAISON MARTINS ALMEIDA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: TAISON MARTINS ALMEIDA
DATA: 28/08/2026
HORA: 08:30
LOCAL: Sala de Video Conferência PPgCC
TÍTULO: Análise Comparativa entre RAG e Fine-Tuning para Modelos de Linguagem em Ambientes com Recursos Limitados
PALAVRAS-CHAVES: RAG, Fine-Tunning, LLMs
PÁGINAS: 58
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

Este trabalho investiga estratégias de adaptação de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) em ambientes com recursos computacionais limitados, com foco na comparação entre abordagens baseadas em Retrieval-Augmented Generation (RAG) e fine-tuning. O estudo utiliza documentos normativos institucionais como domínio de aplicação, explorando a capacidade dos modelos em responder perguntas fundamentadas em conteúdos estruturados. A metodologia proposta contempla a construção de um pipeline, incluindo processamento de documentos, geração de embeddings, criação de dataset supervisionado e avaliação comparativa das abordagens. Os experimentos foram conduzidos utilizando modelos de diferentes capacidades, considerando tanto a qualidade das respostas quanto o custo computacional. A avaliação foi realizada por meio de métricas de similaridade semântica, factualidade e taxa de alucinação, além de medidas de desempenho como tempo de resposta e uso de memória de GPU. Os resultados preliminares indicam que a abordagem baseada em RAG apresenta melhor desempenho em termos de fidelidade ao conteúdo e redução de alucinações, enquanto o fine-tuning demonstra maior eficiência computacional, com menor tempo de inferência e menor consumo de memória. Os achados evidenciam a importância de considerar trade-offs entre qualidade e custo na escolha da estratégia mais adequada, contribuindo para o uso de LLMs em cenários institucionais com restrições de infraestrutura.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Interno - 1744590 - GUILHERME AMARAL AVELINO
Interno - 1350246 - KELSON ROMULO TEIXEIRA AIRES
Notícia cadastrada em: 01/08/2026 10:15
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb06.ufpi.br.instancia1 08/08/2026 06:15