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dc.creator.IDSOUZA, J. V. M. C.pt_BR
dc.contributor.advisor1GHEYI, Rohit.
dc.contributor.advisor1IDGHEYI, R.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2931270888717344pt_BR
dc.contributor.referee1ALMEIDA, Hyggo Oliveira de.
dc.contributor.referee1IDALMEIDA, H. O.pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4993914550234923pt_BR
dc.contributor.referee2BRASILEIRO, Francisco Vilar.
dc.contributor.referee2IDBRASILEIRO, F.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5957855817378897pt_BR
dc.description.resumoModelos de Linguagem Grande (LLM) se tornaram populares, com modelos de fácil acesso e cada vez mais perspicazes, tais como Chat GPT, Gemini, Claude, Mistral, dentre outros. Com uma grande gama de possíveis utilizações em uma era digital, os LLMs tem uma crescente utilização, sendo possíveis suas atuações em diversos campos, inclusive no de aprendizado humano. Mediante isto, é considerável saber e ponderar sobre tais ferramentas e como podem ajudar na resolução de problemas lógicos encontrados na Olimpíada Brasileira de Informática (OBI) para alunos do ensino fundamental. Neste trabalho avaliamos o Chat GPT 3.5 e o Le Chat Mistral com 100 questões de lógica da OBI. O Chat GPT acertou 23% delas, enquanto que o Mistral Le Chat acertou 36%das questões, ambos na primeira tentativa.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleAvaliando modelos de linguagem grande na resolução de problemas de lógica da OBI.pt_BR
dc.date.issued2024-05-15
dc.description.abstractLarge Language Models (LLM) have become popular, with easy to access and more and moreinsightful models, such as Chat GPT, Gemini, Claude, Mistral, among others. With a wide range of possible utilizations in a digital era, LLMs have a growing use in the most diverse fields, specially on human learning. For this reason, it’s important to study and consider such tools and how they can help in solving logical problems found in the Brazilian Olympiad in Informatics (OBI). In this study, we evaluated Chat GPT 3.5 and Le Chat Mistral with 100 logic questions from OBI. Chat GPT answered 23% of them correctly, while Mistral Le Chat answered 36% of the questions correctly, both on the first attempt.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/38165
dc.date.accessioned2024-09-30T22:31:01Z
dc.date.available2024-09-30
dc.date.available2024-09-30T22:31:01Z
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectModelos de Linguagem Grande (LLM)pt_BR
dc.subjectOlimpíada Brasileira de Informática (OBI)pt_BR
dc.subjectLógicapt_BR
dc.subjectChat GPT 3.5pt_BR
dc.subjectLe Chat Mistralpt_BR
dc.subjectProblemas de Lógicapt_BR
dc.subjectResolução de Problemaspt_BR
dc.subjectLarge Language Models (LLM)pt_BR
dc.subjectBrazilian Informatics Olympiad (OBI)pt_BR
dc.subjectLogicpt_BR
dc.subjectLogic Problemspt_BR
dc.subjectProblem Solvingpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSOUZA, João Vitor de Melo Cavalcante e.
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeEvaluating large language models on the solution of logic problems in the brazilian informatics olympiad.pt_BR
dc.identifier.citationSOUZA, João Vitor de Melo Cavalcante e. Avaliando modelos de linguagem grande na resolução de problemas de lógica da OBI. 2024. 10 f. Artigo (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2024.pt_BR
Appears in Collections:Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação

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JOAO VITOR DE MELO CAVALCANTE E SOUZA-ARTIGO-CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO-CEEI (2024).pdf542.72 kBAdobe PDFView/Open


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