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Quiz rapide 2

Hein ?! Un autre quiz ? On sait, on sait, … 😅 Mais ce court quiz non noté est là pour vous aider à renforcer les concepts clés que vous venez d’apprendre.

Ce quiz porte sur les LLM, les systèmes de messages et les outils ; des composants essentiels pour comprendre et construire des agents.

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Q1 : Laquelle des propositions suivantes décrit le mieux un outil ?

Un processus qui ne génère que des réponses textuelles Un processus exécutable ou une API externe qui permet aux agents d'effectuer des tâches spécifiques et d'interagir avec des environnements externes Une fonctionnalité qui stocke les conversations de l'agent

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Q2 : Comment les agents utilisent-ils les outils comme moyen d’« agir » dans un environnement ?

En attendant passivement les instructions de l'utilisateur En utilisant uniquement des réponses préprogrammées En demandant au LLM de générer du code d'invocation d'outil lorsque cela est approprié et en exécutant les outils pour le compte du modèle

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Q3 : Qu’est-ce qu’un LLM ?

Un simple chatbot conçu pour répondre avec des réponses prédéfinies Un modèle d'apprentissage profond entraîné sur de grandes quantités de texte pour comprendre et générer un langage semblable à celui des humains Une IA basée sur des règles qui suit des commandes strictement prédéfinies

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Q4 : Laquelle des propositions suivantes décrit le mieux le rôle des <i> tokens </i> spéciaux dans les LLM ?

Ce sont des mots supplémentaires stockés dans le vocabulaire du modèle pour améliorer la qualité de la génération de texte Ils remplissent des fonctions spécifiques, comme marquer la fin d'une séquence (EOS) ou séparer les différents rôles de message dans les gabarits de chat Ce sont des tokens insérés aléatoirement pour améliorer la variabilité des réponses

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Q5 : Comment les gabarits de chat d’IA traitent-ils les messages des utilisateurs en interne ?

Ils interprètent directement les messages comme des commandes structurées sans transformation Ils convertissent les messages des utilisateurs en un prompt formaté en concaténant les messages système, utilisateur et assistant Ils génèrent des réponses de manière aléatoire en se basant sur des conversations précédentes

Vous avez compris ? Super ! Maintenant, plongeons dans le flux complet de l’agent et construisons notre premier !

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