# Quiz rapide 2 [[quiz2]]

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.

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

<Question
choices={[
{
text: "Un processus qui ne génère que des réponses textuelles",
explain: "",
},
{
text: "Un processus exécutable ou une API externe qui permet aux agents d'effectuer des tâches spécifiques et d'interagir avec des environnements externes",
explain: "Les outils sont des fonctions exécutables que les agents peuvent utiliser pour effectuer des tâches spécifiques et interagir avec des environnements externes.",
correct: true
},
{
text: "Une fonctionnalité qui stocke les conversations de l'agent",
explain: "",
}
]}
/>

---

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

<Question
choices={[
{
text: "En attendant passivement les instructions de l'utilisateur",
explain: "",
},
{
text: "En utilisant uniquement des réponses préprogrammées",
explain: "",
},
{
text: "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",
explain: "Les agents peuvent invoquer des outils et utiliser leur capacité de raisonnement pour planifier et replanifier en fonction des informations obtenues.",
correct: true
}
]}
/>

---

### Q3 : Qu'est-ce qu'un LLM ?

<Question
choices={[
{
text: "Un simple chatbot conçu pour répondre avec des réponses prédéfinies",
explain: "",
},
{
text: "Un modèle d'apprentissage profond entraîné sur de grandes quantités de texte pour comprendre et générer un langage semblable à celui des humains",
explain: "",
correct: true
},
{
text: "Une IA basée sur des règles qui suit des commandes strictement prédéfinies",
explain: "",
}
]}
/>

---

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

<Question
choices={[
{
text: "Ce sont des mots supplémentaires stockés dans le vocabulaire du modèle pour améliorer la qualité de la génération de texte",
explain: "",
},
{
text: "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",
explain: "",
correct: true
},
{
text: "Ce sont des <i>tokens</i> insérés aléatoirement pour améliorer la variabilité des réponses",
explain: "",
}
]}
/>

---

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

<Question
choices={[
{
text: "Ils interprètent directement les messages comme des commandes structurées sans transformation",
explain: "",
},
{
text: "Ils convertissent les messages des utilisateurs en un <i>prompt</i> formaté en concaténant les messages système, utilisateur et assistant",
explain: "",
correct: true
},
{
text: "Ils génèrent des réponses de manière aléatoire en se basant sur des conversations précédentes",
explain: "",
}
]}
/>

---

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


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