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셀프 체크! (업데이트됨)

뭐라고요?! 또 퀴즈라고요? 우리도 알아요… 😅 하지만 걱정 마세요! 이 퀴즈는 방금 배운 핵심 개념을 확실히 이해하는 데 도움을 주기 위해 준비되었습니다.

이번 퀴즈에서는 대규모 언어 모델(LLM), 메시지 시스템, 도구(tool) 등 AI 에이전트를 이해하고 구축하는 데 필수적인 요소들을 다룹니다.

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Q1: AI 도구(tool)를 가장 잘 설명하는 것은 무엇인가요?

텍스트 응답만 생성하는 프로세스 에이전트가 특정 작업을 수행하고 외부 환경과 상호작용할 수 있도록 하는 실행 가능한 프로세스 또는 외부 API 에이전트의 대화를 저장하는 기능

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Q2: AI 에이전트는 환경에서 “행동(act)“하기 위해 도구를 어떻게 활용하나요?

사용자의 명령을 수동적으로 기다린다 미리 프로그래밍된 응답만 사용한다 LLM이 적절할 때 도구 호출 코드를 생성하도록 요청하고, 모델을 대신하여 도구를 실행한다

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Q3: 대규모 언어 모델(LLM)이란?

사전 정의된 답변을 제공하는 단순한 챗봇 방대한 텍스트 데이터로 학습된 딥러닝 모델로, 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성할 수 있다 엄격하게 사전 정의된 명령만 따르는 규칙 기반 AI

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Q4: LLM에서 특수 토큰(special tokens)의 역할을 가장 잘 설명하는 것은 무엇인가요?

텍스트 생성 품질을 향상시키기 위해 모델의 어휘에 추가된 단어들이다 문장 종료(EOS) 표시나 챗봇 모델에서 서로 다른 메시지 역할을 구분하는 기능을 한다 응답의 다양성을 높이기 위해 무작위로 삽입되는 토큰이다

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Q5: AI 챗봇 모델은 사용자 메시지를 내부적으로 어떻게 처리하나요?

사용자 메시지를 변형 없이 구조화된 명령으로 직접 해석한다 시스템 메시지, 사용자 메시지, 어시스턴트 메시지를 구조화된 하나의 프롬프트로 변환하여 처리한다 이전 대화를 기반으로 무작위로 응답을 생성한다

이해되셨나요? 좋습니다! 이제 전체 에이전트의 흐름을 살펴보고, 직접 AI 에이전트를 만들어 봅시다!

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