복습문제

1. AI 기법으로 학습시켜 놓은 결과물은?

1. 알고리즘
2. 라벨
3. 모델
4. RAG

2. 아이스크림 판매량 예측 등 대부분의 예측은 기존 데이터를 기반으로 한다. 사람이 2차원 그래프 그려가며 예측해도 충분한데 AI에게 학습시켜 판매량 예측시키는 이유는?

1. 사람은 실수를 많이 하기 때문에 그러한 실수를 미연에 방지하려고
2. 사람은 각자의 이해관계와 목적에 따라 판매량 예측 등의 결과를 왜곡할 수 있기 때문
3. 여러 요소를 고려하려면 3차원 그래프 이상이 필요한데, AI는 그래프를 그리지 않고도 몇 십가지 요소를 모두 고려한 판매량 예측이 가능하기 때문
4. 사람이 예측하나 AI가 예측하나 결국 엑셀의 기능을 이용해 결과를 예측하는데 AI가 조금 더 엑셀과 가깝기 때문

3. AI 학습을 통해 다음과 같은 수식이 완성되었다. 이 때 a 와 b 를 일컫는 AI 용어는?

판매량 예측 = a * 온도 + b * 습도 + c

1. chatGPT
2. 알고리즘
3. 가중치
4. 라벨

4. AI 학습을 위해, 기존 데이터에 사람의 의미를 부여한 값(예: 스펨메일인가 아닌가)을 추가로 AI에게 전달하는 것을 무엇이라 하는가?

1. 신경망
2. 딥러닝
3. LLM
4. 라벨

5. AI 모델을 공유하는 사이트는?

1. models
2. huggingface
3. google
4. rag

6. 인간의 언어로 학습한 모델로, chatGPT와 같이 인간의 언어를 이해하고 답을 주는 AI 관련 기술은?

1. LLM
2. MCP
3. RAG
4. LoRA

7. fine tuning에 대해 제대로 설명한 것은?

1. 처음 설계부터 모델을 만들어 내는 것을 뜻한다.
2. 다른 사람이 설계한 모델을 학습만 내가 시키는 것을 뜻한다.
3. 다른 사람이 만든 모델에 약간의 학습만 더 시키는 것을 뜻한다.
4. 다른 사람이 만든 모델에 모델명만 바꿔서 사용하는 것을 뜻한다.

8. RAG 기술에 대해 틀린 것은?

1. AI 모델을 처음부터 만들지 않고도 내가 원하는대로 동작하게 만드는 기술 중 하나이다.
2. 별도의 학습과정 없이도 pdf 파일, 텍스트 파일, 엑셀 파일 등을 AI 모델이 이용하게 하는 기술이다.
3. AI 모델에 별도의 학습을 더 시키지 않고도 내가 원하는대로 동작하게 만드는 기술 중 하나이다.
4. 기존 모델에 약간의 학습을 더 시켜야 해서 사용하기 까다롭다.

9. LLM에 대한 해킹 시도로 볼 수 없는 것은?

1. LLM이 학습할 원본 자료를 잘못된 자료로 제공하는 것
2. 학습 원본 데이터 탈취 시도
3. LLM을 무료로 사용하는 것
4. LLM이 답할 수 없는 민감한 정보를 오랜 시간 우회 요청 끝에 끝내 답하게 하는 것