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ChatGPT·Claude·제미나이·미드저니까지 — 2020년대 AI 서비스 핵심 상식 10문항

10문항 · 4지선다 · 해설 포함

AI 서비스 상식 퀴즈 문항 · 정답 해설

전체 10문항의 정답과 해설입니다. 아직 풀지 않았다면 위에서 먼저 풀어보세요.

정답 · 해설 전체 보기 (스포일러)
  1. Q1. ChatGPT를 만든 회사는?

    • 구글
    • OpenAI (정답)
    • 메타
    • 마이크로소프트

    ChatGPT는 OpenAI가 개발했습니다. 마이크로소프트는 OpenAI에 대규모 투자를 했으며 Azure 클라우드에 GPT 모델을 통합하고 있습니다.

  2. Q2. ChatGPT가 처음 공개된 해는?

    • 2020년
    • 2022년 (정답)
    • 2021년
    • 2023년

    ChatGPT는 2022년 11월 30일에 공개되었습니다. 출시 5일 만에 사용자 100만 명을 돌파하며 역대 가장 빠른 성장 속도를 기록했습니다.

  3. Q3. 구글이 개발한 대화형 AI 어시스턴트(2024년 기준 최신 이름)는?

    • 바드
    • 어시스턴트
    • 제미나이 (정답)
    • 람다

    구글의 AI 어시스턴트는 Bard(바드)에서 Gemini(제미나이)로 이름이 바뀌었습니다. Gemini는 구글의 최신 대규모 언어 모델(LLM)이기도 합니다.

  4. Q4. Claude AI를 만든 회사는?

    • DeepMind
    • 미스트랄(Mistral)
    • 코히어(Cohere)
    • 앤트로픽(Anthropic) (정답)

    Claude는 Anthropic이 개발했습니다. Anthropic은 OpenAI 출신 연구자들이 AI 안전성에 초점을 맞춰 창업한 회사입니다.

  5. Q5. 이미지를 생성하는 AI 서비스 중 "텍스트 프롬프트로 이미지를 만드는" 방식으로 유명해진 서비스는? (2022년 대중화)

    • 달리(DALL·E)
    • 미드저니(Midjourney)
    • 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)
    • 모두 맞음 (정답)

    DALL·E(OpenAI), Midjourney, Stable Diffusion 모두 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다. 2022년경 이 세 서비스가 거의 동시에 대중에게 알려지며 생성 AI 이미지 시대가 열렸습니다.

  6. Q6. LLM(Large Language Model)에서 "파라미터(parameter)"가 많을수록 일반적으로 어떤 경향이 있나?

    • 더 높은 성능 가능성(단 비용도 증가) (정답)
    • 더 빠른 응답
    • 더 낮은 전력 소비
    • 더 작은 파일 크기

    파라미터가 많을수록 표현력과 성능이 높아질 수 있으나, 더 많은 컴퓨팅 자원과 비용이 필요합니다. GPT-4는 약 1조 개 이상의 파라미터를 가진 것으로 추정됩니다.

  7. Q7. Meta(메타)가 오픈소스로 공개한 대규모 언어 모델의 이름은?

    • 팔콘(Falcon)
    • 라마(LLaMA) (정답)
    • 알파카(Alpaca)
    • 비쿠나(Vicuna)

    Meta는 LLaMA(라마) 시리즈를 오픈소스로 공개했습니다. LLaMA 모델은 연구자와 개발자들이 무료로 사용·변형할 수 있어 오픈소스 AI 생태계의 핵심이 됐습니다.

  8. Q8. "RAG(Retrieval-Augmented Generation)"는 무엇을 해결하기 위한 기술인가?

    • AI 응답 속도 개선
    • AI 모델의 크기 축소
    • AI의 환각(hallucination) 및 최신 정보 부족 문제 (정답)
    • 이미지 생성 품질 향상

    RAG는 LLM이 학습 데이터에 없는 최신 정보나 특정 문서를 검색해 답변에 활용하도록 하는 기술입니다. AI 환각 감소와 도메인 특화 답변 품질 향상에 유용합니다.

  9. Q9. 사용자의 목적에 맞게 AI 모델의 동작 방식을 재훈련하는 과정을 부르는 말은?

    • 파인튜닝(fine-tuning) (정답)
    • 프리트레이닝
    • 인퍼런스
    • 퀀타이제이션

    파인튜닝(fine-tuning)은 사전 훈련된 모델을 특정 작업·도메인 데이터로 추가 훈련해 성능을 맞추는 과정입니다. 프리트레이닝은 방대한 데이터로 모델을 처음 학습시키는 단계입니다.

  10. Q10. "토큰(token)"은 LLM에서 무엇을 의미하는가?

    • 모델이 처리하는 텍스트의 최소 단위 (정답)
    • 로그인 인증키
    • 과금 결제 수단
    • API 호출 횟수

    토큰은 LLM이 텍스트를 처리하는 기본 단위로, 단어나 단어의 일부가 됩니다. 영어는 평균 약 4글자가 1토큰, 한국어는 1~2글자가 1토큰에 해당합니다. AI 서비스 가격은 대부분 토큰 수 기준으로 책정됩니다.

자주 묻는 질문

QAI 서비스 상식 퀴즈는 몇 문제인가요?

10문제이며 문제마다 보기 4개 중 하나를 고릅니다. 전체 1분 정도 걸립니다.

QAI 서비스 상식 퀴즈 점수는 어떻게 매겨지나요?

맞힌 개수를 10문제 기준으로 환산해 점수와 정답률을 함께 보여줍니다. 문제를 풀 때마다 정답 여부가 바로 표시됩니다.

QAI 서비스 상식 퀴즈는 어떤 분야를 다루나요?

기술·IT 분야의 상식 문제로 구성했습니다 — ChatGPT·Claude·제미나이·미드저니까지 — 2020년대 AI 서비스 핵심 상식 10문항.

Q틀린 문제의 해설을 볼 수 있나요?

네, 10문제 모두 해설이 붙어 있습니다. 보기를 고르면 정답과 함께 왜 그런지 바로 확인할 수 있습니다.

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