• A

  Alucinação, decorrente da geração probabilística de sequências sem ancoragem em fonte documental verificável; a mitigação adequada consiste em implementar RAG com recuperação em base normativa oficial previamente indexada, exigindo citação da fonte recuperada e mecanismo de abstenção quando a confiança for insuficiente.

• B

  Overfitting do modelo ao corpus de treinamento, evidenciado pela repetição de dispositivos legais; a mitigação adequada consiste em reduzir a taxa de aprendizado e aumentar o número de épocas de treinamento, de modo a generalizar melhor as respostas normativas.

• C

  Viés de confirmação do modelo, causado pela seleção de documentos que corroboram a hipótese inicial da equipe; a mitigação adequada consiste em aplicar técnicas de balanceamento de classes no conjunto de dados de treinamento e remover documentos contraditórios do corpus.

• D

  Data leakage entre os conjuntos de treinamento e validação, pois o modelo teve acesso a atos normativos reais; a mitigação adequada consiste em separar rigorosamente os dados de treinamento dos de teste e reavaliar o modelo com validação cruzada k-fold.

• E

  Deriva de conceito (concept drift), pois a legislação tributária muda ao longo do tempo e o modelo perdeu atualidade; a mitigação adequada consiste em retreinar o modelo periodicamente com a legislação mais recente, sem necessidade de mecanismos de recuperação documental em tempo de inferência.

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