Banca de QUALIFICAÇÃO: WAGNER ALADIAH PACHECO DE ALMEIDA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : WAGNER ALADIAH PACHECO DE ALMEIDA
DATA : 04/09/2026
HORA: 08:00
LOCAL: meet.google.com/wgr-yipi-nyq
TÍTULO:

Profundidade ou largura? O impacto da escolha arquitetural na confiabilidade de Small Language Models

PALAVRAS-CHAVES:

Inteligência Artificial; Sistemas Tolerantes a Falhas; Segurança de Sistemas Computacionais; Small Language Models; robustez; deep-thin; wide-shallow; avaliação de modelos de linguagem

PÁGINAS: 50
RESUMO:

A implantação de Small Language Models (SLMs) em dispositivos de borda tornou a confiabilidade desses modelos tão relevante quanto seu desempenho. Entre as decisões centrais de projeto
está a relação entre profundidade e largura, que polariza o espaço de SLMs em dois paradigmas: deep-thin (muitas camadas e dimensão oculta reduzida) e wide-shallow (poucas camadas
e maior dimensão oculta). Embora essa escolha tenha sido amplamente investigada sob a ótica
do desempenho em tarefas benignas, seu impacto na trustworthiness permanece inexplorado,
e nenhum estudo controla os fatores que confundem essa comparação de modo a aproximá-la
de um contraste arquitetural. Esta proposta de qualificação descreve um estudo sistemático que
maximiza esse controle — emparelhando modelos por faixa de parâmetros e padronizando a
avaliação —, organizado pelo framework Goal-Question-Metric (GQM). Modelos open-weightsão emparelhados por faixa de parâmetros em três tiers (∼125M, ∼350M e ∼1B) e avaliados
de forma padronizada via lm-evaluation-harness em cinco dimensões de trustworthiness — robustez adversarial, robustez out-of-distribution, toxicidade, fairness e resistência a jailbreak —
sobre os benchmarks DecodingTrust e SORRY-Bench. A análise estatística adota comparações
pareadas (teste de Wilcoxon signed-rank, intervalos de confiança por bootstrap BCa, correção
de Holm-Bonferroni e tamanho de efeito δ de Cliff). Como contribuições, propõem-se duas
métricas transversais: o Depth-to-Width Robustness Ratio (DWRR), que quantifica a vantagem
relativa de cada arquitetura por dimensão, e o Robustness-Performance Gap (RPG), que mede
o descolamento entre desempenho benigno e trustworthiness. São apresentados resultados parciais do estudo em andamento.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2343385 - ERICK DE ANDRADE BARBOZA
Interno(a) - 2087442 - TIAGO FIGUEIREDO VIEIRA
Externo(a) à Instituição - ROHIT GHEYI - UFCG