No dia 15 de agosto de 2025, o discente D\u00e1rio Perereira dos Santos realizou a defesa de sua disserta\u00e7\u00e3o de mestrado no Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o Profissional em Engenharia El\u00e9trica (PPEE). O trabalho, intitulado \u201cAvalia\u00e7\u00e3o de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para a Tipifica\u00e7\u00e3o de Documentos\u201d, investigou o desempenho de diferentes modelos de linguagem de grande escala na classifica\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de documentos digitais.<\/p>\n\n\n\n
A pesquisa surge em um momento de intenso avan\u00e7o dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), que t\u00eam impulsionado aplica\u00e7\u00f5es em Processamento de Linguagem Natural (PLN), especialmente em tarefas de organiza\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o textual de grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es. D\u00e1rio avaliou oito modelos baseados em arquiteturas transformer, incluindo LLaMA, Mistral, Gemma e DeepSeek, por meio de chamadas ass\u00edncronas via API.<\/p>\n\n\n\n
Os resultados foram analisados segundo m\u00e9tricas cl\u00e1ssicas de desempenho, como acur\u00e1cia, precis\u00e3o, revoca\u00e7\u00e3o, F1-score, perplexidade e log-likelihood, considerando diferentes dom\u00ednios de documentos. A disserta\u00e7\u00e3o identificou o LLaMA 3 como o modelo de melhor desempenho, seguido de suas variantes ajustadas, evidenciando a relev\u00e2ncia da escolha do modelo de linguagem de acordo com o contexto e a tarefa espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n
Este estudo contribui com subs\u00eddios emp\u00edricos para a ado\u00e7\u00e3o de LLMs em sistemas de gest\u00e3o documental automatizada. O PPEE parabeniza o discente D\u00e1rio Perereira dos Santos pela dedica\u00e7\u00e3o e pelos relevantes resultados apresentados em sua disserta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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