Discente:<\/b>\u00a0Jorge Nelson de Souza Pav\u00e3o<\/p>\n
T\u00edtulo: <\/b>Modelos de linguagem de grande porte para a identifica\u00e7\u00e3o de conluio em licita\u00e7\u00f5es<\/p>\n
Orientadores: <\/b>Kele Teixeira Belloze (orientadora) e Diego Nunes Brand\u00e3o (coorientador)<\/p>\n
Banca: <\/b>Kele Teixeira Belloze (CEFET\/RJ), Diego Nunes Brand\u00e3o (CEFET\/RJ), Raissa dos Santos Barcellos (UERJ), Eduardo Bezerra da Silva (CEFET\/RJ)<\/p>\n
Data\/Hora:<\/b>\u00a006 de maio de 2026, \u00e0s 16h30<\/p>\n
Local:<\/b>\u00a0Sala E-520 (Bloco E, 5\u00ba andar, Cefet\/Maracan\u00e3)<\/p>\n
Resumo:\u00a0 <\/b>A pr\u00e1tica de conluio em licita\u00e7\u00f5es p\u00fablicas, caracterizada por acordos il\u00edcitos entre empresas concorrentes, gera preju\u00edzos econ\u00f4micos relevantes, reduz a efici\u00eancia das contrata\u00e7\u00f5es e compromete\u00a0a confian\u00e7a nas institui\u00e7\u00f5es. Diversos trabalhos t\u00eam empregado algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina e vari\u00e1veis estat\u00edsticas para identificar ind\u00edcios desse tipo de fraude, por\u00e9m ainda persistem desafios como escassez de dados rotulados, dificuldade de generaliza\u00e7\u00e3o e desempenho inconsistente entre diferentes bases de dados. Neste contexto, esta disserta\u00e7\u00e3o investiga o potencial de Modelos de Linguagem de Grande Porte (Large Language Models – LLMs) na detec\u00e7\u00e3o de ind\u00edcios de conluio a partir de dados num\u00e9ricos de processos licitat\u00f3rios. Foram avaliados modelos de diferentes fornecedores por meio de duas estrat\u00e9gias: engenharia de prompt e fine-tuning supervisionado. Os experimentos foram conduzidos com tr\u00eas conjuntos de dados reais \u2014 Brasil, Estados Unidos e Su\u00ed\u00e7a \u2014 e os resultados foram comparados com os de algoritmos tradicionais reportados na literatura. Os resultados mostram que a engenharia de prompt n\u00e3o produziu desempenho satisfat\u00f3rio. Com fine-tuning, por sua vez, os LLMs superaram os algoritmos tradicionais em apenas um dos tr\u00eas cen\u00e1rios avaliados. Considerando conjuntamente desempenho, custo e complexidade de implementa\u00e7\u00e3o, conclui-se que, no momento atual, os algoritmos tradicionais apresentam melhor rela\u00e7\u00e3o custo-benef\u00edcio na tarefa avaliada, sendo que os LLMs podem atuar como alternativa complementar em cen\u00e1rios espec\u00edficos nos quais os m\u00e9todos cl\u00e1ssicos n\u00e3o alcancem resultados satisfat\u00f3rios ou situa\u00e7\u00f5es que envolvam dados textuais.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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